ФАОУ ДПО «Государственная академия повышения квалификации и
переподготовки кадров для строительства и жилищно-коммунального
комплекса»
На правах рукописи
КОЧЕРГОВ ДМИТРИЙ СЕРГЕЕВИЧ
РАЗРАБОТКА НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ
УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ВЫСШЕГО
УЧЕБНОГО ЗАВЕДЕНИЯ
Специальность: 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями)
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Научный руководитель:
Фомин П.Б., кандидат экономических наук, доцент
Москва — 2012
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.......................................................................................................................4
Глава 1. Экономическая система высшей школы, анализ методов и способов
оценки ее качества как инструментов управления.................................................14
1.1 Понятие экономической системы высшего профессионального
образования............................................................................................................14
1.2 Понятие внешней среды экономической системы высшего
профессионального образования ........................................................................24
1.3 Сравнительная характеристика методологий оценки качества высшего
профессионального образования.........................................................................32
1.4 Выводы.............................................................................................................58
Глава 2. Разработка схемы управления непрерывным инновационным
развитием экономической системы высшего профессионального образования 62
2.1 Понятие многокритериальной системы оценки качества высшего
профессионального образования.........................................................................62
2.2 Набор количественных критериев оценки качества образования..............66
2.3 Критерии оценки интегральной эффективности экономической системы
высшего профессионального образования .......................................................72
2.4 Выводы.............................................................................................................80
Глава 3. Оценка эффективности как инструмент управления непрерывным
инновационным развитием экономической системы высшего
профессионального образования.............................................................................82
3.1 Методика оценки показателей интегральной эффективности
экономической системы высшего профессионального образования...............82
3.2 Методика управления качеством проектов вуза с помощью оценки
эффективности форм научно-исследовательской работы...............................103
3.3 Выводы...........................................................................................................114
2
Глава 4. Имплементация методик оценки эффективности в сфере высшего
профессионального образования...........................................................................122
4.1 Расчет показателей интегральной эффективности экономической системы
высшего профессионального образования в вузе............................................123
4.2 Оценка эффективности форм научно-исследовательской работы
студентов и аспирантов ......................................................................................161
Заключение...............................................................................................................167
Список использованной литературы.....................................................................173
3
Введение
В
условиях
качественного
усложнения
систем
управления
предприятиями и народным хозяйством в целом, увеличения массивов
информации как результатов практического опыта в различных сферах
человеческой деятельности, актуализации задач их анализа и синтеза новых
знаний, в том числе для реализации национальных проектов и участия в
решении глобальных проблем человечества, модернизации, приведения в
соответствие требованиям социально-экономической реальности всех уровней
образовательной
системы
трудно
переоценить
необходимость
целенаправленной кадровой политики на уровне государства. Дефицит
квалифицированных специалистов, наблюдаемый в последние годы, особенно в
так
называемых
междисциплинарных
областях,
а
также
сокращение
бюджетного финансирования являются одними из главных причин пересмотра
государственной
системы
управления
высшим
профессиональным
образованием.
Наиболее
очевидными
вариантами
решения
проблемы
дефицита
кадрового обеспечения экономики являются предотвращение естественной
убыли трудоспособного населения, а также рост производительности и
эффективности труда работников. Если рост эффективности труда определяет
рост его производительности, то обратное в общем случае неверно.
Недостаточно пытаться бесконечно повышать выпуск продукции силами одних
и тех же работников с неизменным уровнем квалификации — интенсивность
живого труда объективно ограничена. Однако с целью экономического роста
можно увеличивать эффективность труда, прежде всего, путем снижения
энергетических затрат работников. Это обуславливает необходимость создания
и использования инновационных методологических, технико-технологических
и научных приемов организации труда, но прежде всего этого — обеспечение
подготовки
квалифицированных
кадров,
4
обладающих
востребованными
рынком
и
государством
представлениями,
знаниями
и
умениями,
позволяющими использовать эти приемы в реальной практике. Соответственно,
увеличение экономической эффективности, рентабельности образовательных
услуг поможет решить проблему сокращения финансирования образовательных
учреждений из госбюджета.
В
настоящее
время
в
области
профессионального
образования
предпринимается ряд мер по реформированию системы подготовки кадров с
целью
ее
модернизации
и
привидения
в
соответствие
потребностям
национальной экономики и международным соглашениям, в частности,
условиям Болонской конвенции. Тем не менее, несмотря на некоторые
позитивные тенденции, говорить о преодолении кризиса в российской высшей
школе преждевременно. Серьезной проблемой является отставание качества
вузовского образования как от современных потребностей социальноэкономического, инновационного развития общества, так и от потенциала
высшей школы страны. Сегодня, когда инновационный путь развития
становится главным приоритетом государственной политики, в том числе в
области поддержки высшего образования, качество подготовки выпускников
должно отвечать требованиям «экономики знаний».
В соответствии с программным документом ЮНЕСКО «Реформа и
развитие высшего образования» (1995 г.) качество высшего образования
рассматривается как многосторонняя концепция, охватывающая все основные
функции и виды деятельности вуза и включающая в форме важной
составляющей возможность выпускника быстро и эффективно включиться в
трудовую деятельность в интересах общества, работодателя и для собственной
пользы. Соответственно, следует учитывать, что к определению качества
высшего образования необходим многосторонний подход. Во-первых, перед
высшим образованием ставятся как безусловное требование определенные цели
и задачи, как внешние по отношению к системе, так и внутренние, системные.
Кроме того, оно должно соответствовать установленным стандартам и нормам.
5
Для получения качественного образования необходимо обеспечить качество
самих требований (целей, стандартов и норм) и необходимые качественные,
непрерывно обновляемые ресурсы (образовательные программы, кадровый
потенциал, контингент абитуриентов, материально-техническое обеспечение,
инвестиции и т. д.), то есть качество условий (внутренней и внешней среды).
Помимо этих двух аспектов качества важную роль в построении системы
высшего образования также играет качество образовательных процессов
(научная и учебная деятельность, управление, образовательные технологии и т.
д.), непосредственно реализующих обеспечивающих подготовку специалистов
различной квалификации. И, наконец, еще одним элементом качества
образования является качество результатов деятельности вуза (текущие и
итоговые результаты обучения студентов, характеристики карьерного роста
выпускников, зависимость уровня жизни, в том числе заработной платы, от
квалификации и т. д.), то есть качество выходных параметров системы.
Поскольку инновационное развитие системы высшего профессионального образования предполагает постоянное обновление ее компонентов, разработки и внедрения инноваций в управление образовательным процессом,
постольку регулярная оценка и непрерывное улучшение качества образования
являются важнейшей составляющей менеджмента инноваций как на уровне
государственного планирования и контроля образовательной политики, так и в
рамках отдельных высших учебных заведений. Для создания эффективного
управления любым процессом необходимо определить количественные
значения целевых показателей, характеризующих результат управления таким
процессом и зависящих от управляемых параметров. В настоящей работе в
качестве такого показателя предлагается использовать количественную оценку
интегральной эффективности образовательной деятельности вуза.
В настоящем исследовании представлено решение вышеуказанной задачи, имеющей существенное значение для важнейшей отрасли управления
отечественной экономикой, а также на основе теории нечетких множеств
6
изложены
научно
обоснованные
экономические
разработки,
имеющие
универсальный характер.
Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования
обусловлена
настоятельной
потребностью
обеспечения
эффективного
управления инновационным развитием современного высшего учебного
заведения в соответствии с задачей модернизации системы подготовки кадров в
Российской Федерации и привидения ее в соответствие потребностям
национальной экономики и международным соглашениям, и отсутствием
научно-методического инструментария и практических рекомендаций по
реализации указанной потребности в современных экономических условиях.
Степень разработанности проблем исследования. Понятие системы
высшего профессионального образования в наиболее общем смысле описано в
образовательных нормативно-правовых актах, в частности, в Федеральном
законе «О высшем и послевузовском профессиональном образовании» № 125ФЗ от 22.08.1996, а также в работах В.А. Гневашевой, В.А. Лукова, Т.В.
Сохраняевой, И.М. Ильинского, С.И. Плаксий, В.Г. Рюмина, Т.Ф. Кузнецовой,
А.М. Новикова, С.М. Вишняковой, В.И. Жукова, George F. Kneller и ряда
других.
Процесс
исторического
развития
высшей
школы
показан
в
исследованиях В.М. Кириллина, В.И. Жукова, А.В. Идиатуллина, А.М.
Новикова, Benjamin Sutcliffe и других. Понятия качества и эффективности
системы разработаны представителями различных школ системного анализа, в
том числе В.С. Анфилатовым, А.А. Емельяновым, А.А. Кукушкиным, А.В.
Андрейчиковым, О.Н. Андрейчиковой, Б.А. Лагошей, В.Н. Волковой, А.А.
Денисовой, М. Месаровичем, Я. Такахарой, А.И. Уемовым, J. Newton и
другими. Понятие качества образования как экономической системы и
методологии его оценки описывались и разрабатывались многими учеными и
исследователями, среди которых В.П. Тихомиров, Д.Ш. Матрос, Д.М. Полев,
Н.Н. Мельникова, С.Е. Шишов, В.А. Кальней, С.М. Вишнякова, С.Д.
Ильенкова, В.Г. Садков, Э.М. Коротков, Н.А. Селезнева, В.А. Болотов, Г.В.
7
Скок, О.А. Силаева, Т.Б. Брехова, Б.А. Жигалев, Е.Н. Никитина, Ю.А. Захаров,
В.А. Москинов, K.R. McKinnon, S.H. Walker, D. Davis и другие. Методология
оценки качества управления образовательным процессом в рамках системы
высшего профессионального образования описана в стандартах ISO серии 9000
и их национальных аналогах, в учредительных документах премий по качеству
в рамках различных международных и национальных конкурсов, в частности,
конкурса Министерства образования РФ «Системы обеспечения качества
подготовки специалистов», Европейского фонда управления качеством, а также
методических рекомендациях, разработанных, в частности, Ассоциацией
университетов Нидерландов, бельгийско-нидерландской экспертной группой,
специалистами Центра исследований политики в области высшего образования
Университета
Твенте,
Министерством
образования,
переподготовки
и
молодежной политики Австралии, и предназначенных для проведения
самооценки
менеджмента
качества
в
высших
учебных
заведениях.
Методология оценки эффективности экономических систем изложена в работах
таких ученых и исследователей, как А.И. Демин, Л.А. Попов, В.С. Анфилатов,
А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин, В.Н. Волкова, А.А. Денисова, Б.А. Лагоша.
Понятия, методология и особенности применения теории нечетких множеств
для решения задач моделирования управления экономическими системами и
процессами описаны в работах А.В. Андрейчикова, О.Н. Андрейчиковой, Л.
Кофмана, И.Л. Коробовой, И.А. Дьякова, Lotfi Zadeh, H. J. Zimmerman и
других. Необходимо отметить, что научные исследования по проблемам
управления инновационным развитием системы высшего профессионального
образования на примере высшего учебного заведения через количественную
оценку его интегральной эффективности в России фактически не проводились.
Немногие опубликованные работы, в которых сделана попытка анализа и
обобщения существующих оценочных методов, носят незавершенный характер
и не предлагают решения задачи управления инновационным развитием вуза на
основе комплексной оценки эффективности образовательного процесса.
8
Целью настоящего исследования является разработка и обоснование
научно-методического
инструментария,
направленного
на
обеспечение
комплексного оперативного управления инновационным развитием высшего
учебного заведения.
Для достижения поставленной цели в исследовании были поставлены и
решены следующие задачи:
− осуществлен комплексный анализ системы высшего профессионального
образования и внешней среды вуза в управленческом аспекте;
− представлены
результаты
компаративного
анализа
пригодности
существующих методов оценки эффективности вуза в контексте
возможности их практического использования для управления его
инновационным развитием;
− сформирован алгоритм управления инновационным развитием вуза,
предполагающий
оперативности
последовательную
внедрения
и
оценку
результативности
ресурсоемкости,
инновационного
мероприятия, проводимого в системе высшего профессионального
образования вуза;
− представлено
авторское
определение
категории
«интегральная
эффективность вуза», сформулированы количественные критерии оценки
интегральной эффективности высшего учебного заведения;
− разработана методика управления инновационным развитием вуза на
основе оценки показателей его интегральной эффективности;
− обоснован инновационный подход к управлению уровнем инновационной
подготовки кадров в вузе с помощью оценки эффективности форм
научно-исследовательской
работы
и
инновационной
деятельности
студентов.
Объектом исследования
выступают высшие учебные заведения,
9
осуществляющие свою деятельность в условиях модернизации системы
подготовки кадров в соответствии с потребностями российской экономики.
Предметом
исследования
является
процесс
развития
научно-
методического инструментария, направленного на обеспечение эффективного
управления инновационным развитием высшего учебного заведения в
современных экономических условиях.
Теоретической и методологической основой исследования явились
теория систем; теория нечетких множеств; нечеткая логика; теория управления
сложными системами; теория управления экономическими системами; теория
управления инновациями. Кроме того, использованы концептуальные основы
формирования системы высшего профессионального образования, качества
образования как экономической системы и методологии его оценки,
методология и особенности применения теории нечетких множеств для
решения задач моделирования управления экономическими системами и
процессами.
В качестве методологической базы использовались: фактологический,
сравнительный, системный анализ; методология оценки качества высшего
образования,
представленные
«Примерная
методика
в
российских
расчета
и
показателя
зарубежных
стоимости
моделях;
реализации
профессиональной образовательной программы (специальности) Министерства
образования РФ»; показатели деятельности высших учебных заведений и
критерии государственной аккредитации, используемые при экспертизе
показателей деятельности высших учебных заведений различных видов,
утвержденные Рособрнадзором.
Научная новизна работы заключается в решении научной задачи
разработки научно-методического инструментария комплексного управления
инновационным развитием современного высшего учебного заведения на
основе
количественных
критериев
комплексной
качественной
оценки
интегральной эффективности вуза, рассчитанных с использованием аппарата
10
нечеткой логики.
В диссертационном исследовании получены и выносятся на защиту
следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:
1) представлены результаты анализа существующих методов, которые
могут быть применимы для оценки эффективности и качества управления
образованием, а также отдельных показателей качества образования. Данные
результаты свидетельствуют об отсутствии необходимого методического
инструментария, предназначенного для комплексной оценки образовательной
системы и управления инновационным развитием высшего учебного заведения,
что обусловливает необходимость разработки научно-методического аппарата
для формирования комплексной методики оценки интегральной эффективности
управления инновационным развитием вуза;
2) обоснован не имевший ранее аналогов алгоритм управления
инновационным развитием вуза, который предполагает последовательную
оценку ресурсоемкости, оперативности и результативности инновационного
мероприятия, проводимого в системе высшего профессионального образования
вуза. Использование данного алгоритма может быть положено в основу
формирования инновационного методического инструментария управления
системой высшего образования, как на уровне образовательного учреждения,
так
и
на
муниципальном,
региональном
и
федеральном
уровне
государственного управления высшим профессиональным образованием;
3) модифицированы и предложены методы оценки интегральной
эффективности образования и управления уровнем инновационной подготовки
кадров с помощью оценки эффективности форм научно-исследовательской
работы и инновационной деятельности студентов. Их практическое применение
позволило разработать комплексную методику, обеспечивающую принятие
обоснованных
управленческих
решений
по
развитию
инновационной
деятельности вуза, которая может быть использована для дальнейшего
совершенствования системы государственной аккредитации и рейтинговой
11
оценки вузов, распределения бюджетного финансирования, поддержки научноисследовательских инициатив студентов, аспирантов и молодых ученых в
системе высшего профессионального образования;
4) разработана комплексная методика управления инновационным
развитием вуза на основе нечетких качественных показателей, параметров и
шкал оценок образовательного процесса. Приращение научной новизны в
рамках данной методики состоит в том, что она, в отличие от существующих
ранее, может быть использована, как для осуществления комплексной оценки
образовательной, научной и инновационной деятельности вуза, так и для
детального анализа отдельных его характеристик. Практическая апробация
комплексной методики управления инновационным развитием вуза позволяет
признать
ее
в
качестве
перспективного
методического
обеспечения
эффективного управления инновационным развитием вуза в современных
условиях, направленного на модернизацию национальной системы подготовки
кадров.
Теоретическая ценность результатов исследования заключается в
создании научно-методического инструментария на основе использования
универсального математического аппарата нечеткой логики для формализации
качественных оценок экономических систем в целях обеспечения возможности
управления данными системами.
Практическая
постоянного
и
значимость
оперативного
работы
заключается
мониторинга
в
обеспечении
количественных
значений
индикаторов интегральной эффективности образовательного процесса на
основе открытых и полуоткрытых источников и повышении обоснованности и
объективности принятия решений в процессе управления инновационным
развитием вуза.
Самостоятельное практическое значение имеет представленная в работе
комплексная методика управления инновационным развитием вуза на основе
нечетких
качественных
показателей,
12
параметров
и
шкал
оценок
образовательного
процесса,
позволяющая
обеспечить
эффективность
и
качество управления инновационным развитием вуза и подготовки научных
кадров в системе высшего профессионального образования.
Апробация результатов исследования. Основные теоретические и
практические результаты исследования были представлены в отчетах по этапам
выполнения проекта №2086 «Исследование существующих форм научноисследовательской работы студентов и аспирантов (НИРСА), разработка
научно-методического обеспечения поддержки научно-исследовательской,
инновационной и предпринимательской деятельности творческой молодежи
вуза» аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного
потенциала высшей школы (2009 – 2010 годы)» Министерства образования и
науки РФ, в материалах пятой научно-технической конференции студентов,
аспирантов и молодых специалистов РГУИТП (2008 г., Москва), пятой
всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и
молодых ученых «Искусственный интеллект:
философия, методология,
инновации» (2011 г., Москва), а также в двенадцати научных статьях, три из
которых опубликованы в изданиях, включенных в Перечень ведущих
рецензируемых научных журналов и изданий ВАК.
Положения диссертационного исследования получили апробацию в ходе
учебных занятий в Государственной академии строительства и ЖКК. Некоторые теоретические выводы и практические рекомендации диссертации содержатся в учебных программах и курсах лекций, используемых в образовательном процессе названного вуза, а также внедрены в деятельность Российского
государственного университета инновационных технологий и предпринимательства.
Структура диссертационного исследования
Настоящая работа состоит из введения, четырех глав, заключения и
списка использованной литературы, содержит 180 стр., 14 таблиц, 2
диаграммы, 12 рисунков. Список литературы содержит 130 наименований.
13
Глава 1. Экономическая система высшей школы, анализ методов и
способов оценки ее качества как инструментов управления
1.1 Понятие экономической системы высшего профессионального
образования
Образование в наиболее общем смысле представляет собой процесс и
результат передачи и усвоения систематизированных знаний, умений и
навыков (образовательного контента), которые осуществляются и достигаются
в ходе обучения и самообразования [БЭС, 7, 78, 81]. Общий уровень сложности
(с точки зрения количественного объема и качества компетенций) знаний,
умений и навыков определяется исходной степенью подготовки двух
взаимодействующих в ходе образовательного процесса сторон – обучающего и
обучаемого, то есть готовностью их к передаче и, соответственно, усвоению
образовательного контента, а также целью и задачами образовательного
процесса.
Помимо
общего
уровня
сложности,
знания,
умения
и
навыки
характеризуются универсальностью либо обратной этому свойству величиной –
специализацией,
при
этом
и
универсальность,
и
специализацию
образовательного контента можно оценить исходя из возможностей его
целенаправленного
применения.
Наиболее
универсальный
контент
представляет собой базовую основу для решения самого широкого круга задач,
в то время как специализированный предназначен для реализации конкретных
профессиональных компетенций.
Свойство системности знаний, умений и навыков (сведения разрозненных
компонентов
в
целую
систему)
позволяет
передавать
и
усваивать
образовательный контент с необходимой степенью эффективности и полноты,
достаточных
для
его
целевого
использования
14
в
профессиональной
деятельности. Это означает, что все составляющие систематизированного
образовательного
контента
обладают
необходимыми
свойствами
совместимости, соответствия и связности, превращающими образование в
систему.
Таким образом, профессиональное образование можно представить как
процесс
и
результат
передачи
и
усвоения
по
большей
части
систематизированных специализированных знаний, умений и навыков. При
этом профессиональному образованию как процессу присущи все основные
определяющие свойства системы, и по достижении некоторой точки его
завершения (окончания передачи и усвоения образовательного контента) на
выходе системы получают некий результат как продукт ее жизнедеятельности.
Оговорка «по большей части» означает, что в процессе передачи и усвоения
специализированных
знаний,
умений
и
навыков
нужно
использовать
универсальный образовательный контент в необходимом и достаточном для
целей профессионального образования объеме.
С позиций теории систем и системного анализа система описывается как
совокупность сущностей (объектов) и связей между ними, выделенных из
среды на определенное время и с определенной целью [18, 20, 30, 79, 83, 86, 98,
123].
Система
профессионального
образования
представляет
собой
совокупность объектов образовательного процесса и связей меду ними,
выделенных из среды на определенное время (как правило, на срок обучения) с
целью передачи и усвоения специализированных знаний, умений и навыков
(передачи и приобретения профессиональных компетенций). В свою очередь,
рассматривая профессиональное образование как совокупность процессов,
направленных на производство образовательных услуг и профессиональных
компетенций (знаний, умений и навыков) вместе с их распределением, обменом
и потреблением, совершающихся на основе сложившихся управленческих
отношений,
можно
представить
его
экономическую) систему.
15
как
экономическую
(социально-
Объектами (сущностями) образовательного процесса являются, вопервых, его непосредственные участники – образовательные учреждения
профессионального образования, преподавательский состав этих учреждений,
учащиеся, во-вторых, организации и лица, оказывающие прямое влияние на
жизнедеятельность системы профессионального образования, и, в-третьих,
элементы образовательного контента, в том числе специализированного:
учебники,
справочники,
методические
рекомендации,
информационные
системы и прочие источники и носители знаний.
Целостность
как
свойство
присуще
системе
профессионального
образования постольку, поскольку образовательный процесс первичен по
отношению ко всем его участникам (объектам системы) и сущностям,
оказывающим на него влияние. И действительно, если предположить обратное
и выдвинуть гипотезу, согласно которой любой объект профессионального
образования может быть системой образования сам по себе, станет очевидной
ее
ложность,
поскольку
гипотеза
противоречит
вышеперечисленным
положениям.
Отчасти из целостности вытекает другое свойство рассматриваемой
системы – неаддитивность. Если представить все возможные свойства объектов
профессионального образования в некой совокупности, то ни при каких
условиях к ней невозможно будет свести свойства системы профессионального
образования, поскольку это противоречит ее целостности и делает абсурдным
ее существование.
Структурность является еще одним свойством профессионального
образования как системы, так как последняя может быть декомпозирована на
составляющие ее компоненты (подсистемы, элементы), между которыми
существуют устойчивые взаимосвязи. Отсюда – свойство иерархичности
системы, которое говорит о том, что любой ее компонент можно представить
как часть некоторого более общего объекта (подсистему более общей,
глобальной системы).
16
Более того, профессиональному образованию присуще также свойство
эквифинальности, поскольку достижение результата передачи и усвоения
образовательного контента происходит, по большому счету, вне зависимости от
исходных
условий
и
определяется
параметрами
профессионального
образования.
Из вышесказанного следует, что профессиональное образование обладает
свойством эмерджентности. Это позволяет системе соответствовать условиям и
требованиям внешней среды, быть управляемой и эффективной. Свойство
эмерджентности образовательной системы выполняется в том числе благодаря
непрерывному совершенствованию методологии обучения,
разработке и
внедрению в образовательную практику инноваций, позволяющих повысить
качество подготовки выпускников учебных заведений. Очевидно также, что
профессиональное
действие
его
образование
объектов
синергично,
приводит
к
так
усилению
как
однонаправленное
производительности
и
эффективности на пути достижения целей образовательного процесса.
В России согласно Федеральному закону «О высшем и послевузовском
профессиональном образовании» № 125-ФЗ от 22.08.1996 профессиональное
образование как процесс может быть реализовано на трех уровнях: начальном,
среднем и высшем [7]. Высшее профессиональное образование (ВПО) является
подсистемой профессионального образования и соотносится с ним как частное
с общим. Поскольку высшее профессиональное образование также может быть
представлено как система, постольку с учетом вышесказанного ему присущи
все
те
же
свойства,
которыми
обладает
более
общая
система
профессионального образования, а именно: целостность, неаддитивность,
структурность,
иерархичность,
эквифинальность,
эмерджентность,
синергичность.
Тем не менее, система высшего профессионального образования (СВПО)
как компонент системы профессионального образования в соответствии со
свойством эмерджентности обладает собственными целями и задачами
17
(функциями), не всегда совпадающими с целями и задачами (функциями)
надсистемы. Так, если целями последней являются передача и усвоение
специализированного образовательного контента, то целями СВПО служат как
передача и усвоение специализированных знаний, умений и навыков, так и
формирование профессиональной элиты общества, кадровых ресурсов для
подготовки специалистов высшей квалификации, в том числе кандидатов и
докторов наук. Особенно актуальными эти цели СВПО становятся в условиях
модернизации социально-экономических систем страны, перехода к стратегии
инновационного развития.
Объектами (сущностями) СВПО являются образовательные учреждения
высшего
профессионального
образования
(вузы),
их
профессорско-
преподавательский состав, учащиеся, организации и лица, оказывающие
влияние на жизнедеятельность системы: сотрудники вузов не из числа
преподавательского состава (например, специалисты учебно-методических,
планово-экономических отделов); родители абитуриентов (поступающих на
обучение в вузы); государственные органы власти (в России – Федеральное
собрание РФ, Минобрнауки России, Рособразование, Рособрнадзор и другие);
академическое сообщество и эксперты – авторы учебной, учебно-методической,
профессиональной
литературы,
образовательных
программ
и
методик;
работодатели (организации и лица, формирующие социальный запрос на
работников той или иной квалификации с набором различных компетенций);
международное сообщество (ООН, ЮНЕСКО, IREG и т. д.), – а также
неодушевленные
(в
том
числе
письменные)
источники
и
носители
профессиональных знаний (знаний по конкретным областям профессиональной
деятельности): книги, периодические издания, информационные системы,
электронные образовательные ресурсы и т. п.
Поскольку СВПО является открытой системой, все перечисленные
объекты связаны между собой и с внешней средой посредством отношений
различного характера, которые будут рассмотрены ниже.
18
Как было отмечено выше, по классу СВПО можно отнести к социальноэкономическим системам. Социально-экономическая система — это целостная
совокупность
взаимосвязанных
и
взаимодействующих
социальных
и
экономических институтов (субъектов) и отношений по поводу распределения
и потребления материальных и нематериальных ресурсов, производства,
распределения, обмена и потребления товаров и услуг [80, 89, 92, 105].
Понятие социально-экономической системы в первом приближении
упоминается еще в литературных источниках Древнего Мира, но тогда под ним
подразумевалась идея упорядоченности общественной жизни, поэтому оно
больше
соответствовало
понятию
социального
порядка.
С
развитием
системного подхода в науке понятие социально-экономической системы было
формализовано. Алексис де Токвиль в своих работах «Старый порядок и
революция» [41] и «Демократия в Америке» [40] одним из первых использовал
термин «социальная структура» с точки зрения системы социальных
отношений в обществе. Наиболее исчерпывающий анализ социальной
структуры впоследствии был проведен Карлом Марксом, который показал
зависимость политической, культурной и религиозной сторон жизни от способа
производства. Последующие марксистские теоретики, такие, как Л. Альтюссер,
считали, что культурные и политические учреждения относительно автономны
и зависимы от экономических факторов не всегда, а только в крайней ситуации.
Параллельно с марксистским взглядом на социальную структуру общества это
понятие в своих работах развивали такие мыслители, как Герберт Спенсер и
Макс Вебер, Фердинанд Тённис и Э. Дюркгейм, Г. Зиммель и Толкотт Парсонс,
Питер Блау и Энтони Гидденс, Пьер Бурдье и Ж. Деррида, Маргарет Арчер и И.
Валлерстайн, а также Якоб Леви Морено.
Несмотря на то, что выделение высшей ступени профессионального
образования, по всей вероятности, началось еще в V – III вв. до н. э., в
частности, в Александрии и Древней Греции [24, 73], формирование СВПО
произошло много позже вследствие дифференциации научного знания по
19
областям, выделения относительно самостоятельных научных дисциплин –
философия, математика, астрономия, медицина, филология, право, – а также
возникновения первых высших учебных заведений (университетов и академий)
в Александрии (V – VII вв. н. э.), Карауине (Университет Аль-Карауин, 859 г. н.
э., действующий поныне) и Каире (Университет Аль-Азхар, 988 г. н. э.,
действующий поныне), затем в X – XII вв. н. э. на территории современных
Италии, Франции и Англии [24, 73, 87, 120]. Следует отметить, что уже тогда
образовательный
процесс
специализированным
включал
знаниям,
как
умениям
обучение
и
навыкам,
универсальным
так
и
и
научно-
исследовательскую работу, основанную на фундаментальных и прикладных
изысканиях, наблюдениях и экспериментах, и обе эти составляющие были
тесно связаны.
Главные цели, преследуемые СВПО в средние века, совпадали с целями
схоластики и касались решения таких проблем, как соотношение веры и знания,
доказательство бытия Бога и проблема универсалий (общего и единичного).
Только
с
наступлением
Ренессанса,
начиная
с
XIV
в.,
высшее
профессиональное образование постепенно освобождается от схоластики, чему
способствуют новые научные открытия и гуманизация всех сфер человеческой
деятельности. Так, писатели и педагоги того времени – Витторино да Фельтре,
Эразм Роттердамский, Л. Вивес, Ф. Рабле, М. Монтень – выступили против
монополизации образования католической церковью и предложили новые
методы обучения, основанные на развитии самостоятельного критического
мышления.
Важнейший вклад в развитие СВПО внесли работы основоположника
педагогической науки чешского педагога-гуманиста Яна Амоса Коменского, в
частности, «Великая дидактика», «Чешская дидактика» и «Пампедия» [27].
Наряду с идеей о необходимости всеобщего универсального образования
Коменский доказывал, что в целях систематизированного образовательного
20
процесса обучение должно носить последовательный, ступенчатый (уровневый)
и преемственный характер и соответствовать следующей системе школ:
− материнская школа – дети до 6 лет (воспитание в семье под руководством
матери);
− школа родного языка – дети от 6 до 12 лет (изучение родного языка,
арифметики, элементов геометрии, географии, природоведения, чтение
священного писания, знакомство с важнейшими ремеслами);
− латинская школа, или гимназия – в крупных городах для наиболее
способных учащихся с 12 до 18 лет (в учебный план гимназии наряду с
традиционными «семью свободными искусствами» –
грамматикой,
риторикой, диалектикой, арифметикой, геометрией, астрономией и
музыкой – были добавлены естествознание, история и география);
− академия – высшая школа для молодежи с 18 до 24 лет [27].
Таким образом, к середине XVII в. в Европе, в том числе в России,
складывается представление о СВПО как о высшей ступени передачи и
усвоения специализированного образовательного контента, соответствующего
той или иной области профессиональной специализации учащихся. Сам
принцип специализации в одной области научного знания вместо «обучения
всех всему» в российской высшей школе был закреплен в учебном плане
Московского
государственного
университета,
составленном
М.В.
Ломоносовым, в котором на первом году обучения «для того, чтобы иметь
понятие о всех науках, чтобы всяк мог видеть, в какой кто науке больше
способен и охоту имеет» предусматривалось обязательное посещение всех
лекций, на втором — посещение только специальных циклов, а на третьем —
прикрепление студентов к отдельным профессорам для «упражнения в одной
науке» [72].
21
На этом этапе развития СВПО впервые предпринимаются попытки
решить давно возникающие вопросы об оценке качества системы образования,
включая проблемы эффективности обучения и подготовки педагогических
кадров, в частности, в связи с усложнением организационной структуры
учебных заведений и увеличением объема и сложности образовательного
контента, что требовало совершенствования управления образовательной
системой. Так, в XVII в. в странах западной Европы создаются научные
лаборатории, в которых провозглашается принцип свободного научного
исследования
и
преподавания,
что
привело,
во-первых,
к
развитию
дополнительного профессионального образования (в том числе сходного по
форме и содержанию с современными программами второго высшего,
послевузовского и т. п.), и, во-вторых, к частичному отказу от соблюдения
образовательных норм и стандартов де-факто. Дело в том, что де-юре
стандартизация
образовательной
деятельности,
включая
СВПО,
на
государственном и международном уровне произошла много позже, во второй
половине XX в., и процесс гармонизации образовательных стандартов
продолжается до сих пор (примером может служить так называемый Болонский
процесс в ЕС). До этого времени объекты СВПО функционировали в
достаточной степени автономно в том смысле, что во многом их деятельность
регулировалась лишь общим административным правом и (или) принятыми
нормами морали, специальных законов «об образовании» либо не было, либо
они предоставляли вузам широкие полномочия по формированию и реализации
образовательной политики. На практике это зачастую выражалось в том, что
любое образовательное учреждение СВПО, если не принимать во внимание
национальные особенности и частные отличия систем образования разных
стран, могло самостоятельно формулировать и применять критерии для
самооценки качества, в том числе качества подготовки выпускников и качества
управления образовательным процессом. Последнее систематически вообще
никак не оценивалось вплоть до возникновения концепции TQM (Total Quality
22
Management – всеобщего управления качеством, идеология концепции
изложена в статьях Дж. Лазло [115, 116]) и внедрения в широкую практику с
2000 г. международных стандартов ISO серии 9000 и их национальных
аналогов.
Вместе с тем, необходимым условием выживания и стабильного развития
любой системы является ее адаптивность – стремление к состоянию
устойчивого равновесия (в общем случае – недостижимому), которое
предполагает постоянную адаптацию параметров системы к изменяющимся
условиям внешней среды, ее непрерывное инновационное развитие. Иными
словами, в целях управления развитием системы ее необходимо анализировать
на предмет соответствия параметров требованиям (запросам) окружающей
среды, то есть проводить проверку качества системы. Для этого, помимо
собственно параметров системы и условий (требований) внешней среды, нужно
знать, по крайней мере, три вещи: критерии, шкалы оценки и интервалы
допустимых значений.
Однако проблема оценки качества СВПО до сих пор не получила
удовлетворительного комплексного решения. Если ряд подходов, например,
промежуточный контроль знаний учащихся с помощью экзаменационных
сессий с последующей итоговой аттестацией и защитой квалификационной
работы (проекта), прошли проверку многовековой практикой и с той или иной
эффективностью применяются и сегодня, то методики оценки рентабельности
объектов СВПО, например, вузов, сводятся, в лучшем случае, к скрупулезному
подсчету баланса расходов и прибыли без учета экономической специфики
образовательной
деятельности,
в
особенности
пролонгированности
ее
результата.
В ст. 6 Всемирной декларации о высшем образовании для XXI века
отмечено, что «адекватность высшего образования следует оценивать с точки
зрения того, насколько деятельность высших учебных заведений отвечает
ожиданиям общества. Для этого необходимы этические нормы, политическая
23
беспристрастность, критический подход и, наряду с этим, более высокая
степень актуальности по отношению к проблемам общества и миру труда,
причем долгосрочная ориентация должна основываться на социальных целях и
потребностях, включая уважение культур и охрану окружающей среды» [2].
При этом, как указывает Декларация, «задача состоит в том, чтобы
обеспечить доступ как к широкому общему образованию, так и к специальному
образованию, нацеленному на конкретную профессиональную деятельность,
зачастую междисциплинарному по своему характеру, уделяя пристальное
внимание навыкам и способностям, поскольку оба эти вида образования
готовят человека к жизни в различных меняющихся условиях и к тому, чтобы
он мог менять вид своих занятий» [2]. Возможно, именно благодаря реализации
этой задачи соответствие образовательного процесса, продукта деятельности
системы
высшего
образования
потребностям
социально-экономического
развития общества сможет стать реально достижимой целью.
Отсюда вопросы оценки качества системы высшего образования следует
рассматривать с позиции этого соответствия, то есть адекватности системы
социально-экономическим запросам. Сегодня, когда инновационный путь
развития становится главным приоритетом государственной политики, в том
числе в области управления высшим образованием, качество подготовки
специалистов высшей квалификации должно отвечать требованиям «экономики
знаний» [93, 95, 97, 99, 102].
1.2 Понятие внешней среды экономической системы высшего
профессионального образования
Высшее профессиональное образование как открытая система обладает
свойствами коммуникативности, взаимодействия и взаимозависимости по
отношению к внешней среде (суперсистеме). Внешней относительно СВПО
средой можно назвать совокупность объектов и их взаимосвязей, оказывающих
24
прямое
или
опосредованное
влияние
на
образовательный
процесс
и
образующих надсистему (очевидно, обладающую всеми описанными в
предыдущем разделе настоящего исследования системными свойствами).
С позиций теории множеств и с учетом вышесказанного такие сущности,
как организации и лица, оказывающие влияние на жизнедеятельность СВПО
(сотрудники вузов не из числа преподавательского состава, родители
абитуриентов, государственные органы власти, эксперты, работодатели и т. д.),
а также источники и носители профессиональных знаний, – могут быть
рассмотрены, с одной стороны, как подмножества множества всех элементов
СВПО, с другой стороны, как независимые множества по отношению к вузу как
объекту СВПО. Для решения задач настоящего исследования примем вторую
точку зрения, и далее будем исходить из допущения, согласно которому вуз
является
одной
из
реализаций
СВПО
в
социально-экономической
действительности, а типами объектов внешней среды вуза служат все
вышеперечисленные сущности, за исключением сотрудников вуза.
В соответствии с методом научного анализа для проведения оценки
какого-либо объекта или системы, в том числе оценки свойств и характеристик,
включая качество в широком смысле этого понятия, нужны два участника
процесса анализа: субъект и объект оценки, – однако в ряде случаев объект
может выступать одновременно и в роли субъекта, тем более, если проводится
оценка качества. Так, согласно принципам TQM, организация должна не только
проверять и фиксировать случаи ухудшения качества выпускаемой продукции,
но и, после тщательного анализа со стороны руководства, предпринимать
необходимые корректирующие и профилактические меры для предотвращения
таких проблем в дальнейшем, а цели и задачи организации зависят от оценки
степени удовлетворенности заказчика (потребителя продукции), полученной в
ходе обратной связи, и от показателей деятельности самой организации. Иными
словами, вуз как СВПО должен проводить непрерывный мониторинг и
осуществлять
управление
собственным
25
качеством,
включая
качество
образовательного процесса, используя каналы обратной связи с внешней
средой [103, 106, 107, 122, 127].
Деятельность
любого
учреждения
высшего
профессионального
образования, проводящего обучение в соответствии с государственной
лицензией, обладает высокой социальной значимостью, влияет на перспективы
модернизации
экономики
и
научно-технического
прогресса
общества,
формирует основы стабильного роста качества жизни населения в целом.
Поэтому в любой национальной СВПО предусмотрена возможность и
законодательно обусловлена необходимость проведения внешнего контроля
над качеством высшего образования, в том числе органами государственного
надзора (в нашей стране эту роль выполняет Рособрнадзор). При этом внешний
контроль, осуществляемый, в частности, в форме обязательной периодической
аттестации вуза на соответствие нормативным требованиям (аттестационным
критериям), и внутренний мониторинг качества вуза взаимно дополняют друг
друга, формируя наиболее объективную оценку при условии адекватности
оценочной методологии целям и задачам самого анализа [111, 113, 119, 129].
Ниже будет представлена сравнительная характеристика существующих
подходов к определению качества СВПО. Отсюда следует, что принципиально
возможны два варианта анализа качества СВПО в вузе – извне и изнутри.
Первый предполагает формирование набора требований, предъявляемых
внешней средой (надсистемой) к СВПО, степень соответствия которым
определяет уровень качества системы, результатов ее жизнедеятельности.
Рассмотрим данный вопрос подробнее.
Описание структуры взаимосвязей вуза с объектами внешней среды в
настоящем исследовании представляет интерес постольку, поскольку позволяет
представить различные позиции оценки качества СВПО извне. На рисунке 1
схематично изображена позиция различных классов объектов внешней среды
СВПО по оценке качества вуза. Представлен в достаточной для цели
настоящего исследования степени полный перечень классов объектов.
26
Каждый из классов предъявляет общие с другими классами объектов и
собственные
уникальные
осуществляющей
требования
образовательный
(ожидания)
процесс.
К
к
вузу
общим
как
СВПО,
требованиям,
выполнение которых удовлетворяет потребностям всех или большинства из
указанных на рисунке 1 классов, относятся:
Рисунок 1 – Вуз и ожидания объектов внешней среды
−
необходимый уровень профессиональной подготовки выпускников
(минимально допустимый набор компетенций – минимально
допустимый уровень качества образования);
−
необходимое
и
достаточное
для
удовлетворения
кадровых
потребностей количество выпускников;
−
справедливые и эффективные правила отбора поступающих на
обучение;
27
−
соответствие параметров образовательного процесса действующим
нормативно-правовым актам и образовательным стандартам;
−
непрерывное
совершенствование
качества
процесса
том
повышение
(в
числе
через
образовательного
квалификации
профессорско-преподавательского состава вузов, модернизацию
образовательных
программ
и
методик,
внедрение
более
эффективных образовательных технологий и т. д.).
Помимо общих, государственные ведомства в лице, прежде всего,
органов государственной власти, контролирующих высшее профессиональное
образование,
предъявляют
к вузу
требование
соответствия
критериям
государственной аккредитации. В Приказе Рособрнадзора от 30.09.2005 №1938
«Об утверждении показателей деятельности и критериев государственной
аккредитации высших учебных заведений» [9] указаны две группы показателей:
по первой проводится оценка соответствия образовательной организации
статусу вуза, а по второй - конкретному его типу: университет, академия или
институт. Для определения степени такого соответствия во втором случае
предложен ряд количественных и качественных критериев.
Академическое сообщество, участниками которого в нашей стране
являются шесть государственных академий наук (Российская академия наук,
Российская академия медицинских наук, Российская академия образования,
Российская академия сельскохозяйственных наук, Российская академия
архитектуры и строительных наук, Российская академия художеств) и их члены
(академики) и члены-корреспонденты, негосударственные академии наук и их
члены, ученые и научные сотрудники, имеющие ученые звания и (или) степени,
и их общественные объединения (ассоциации), также предъявляет свои
специальные требования к вузам, среди которых:
−
соответствие
содержания
тематических
планов
научно-
исследовательских работ (НИР) вузов и их подразделений
28
приоритетным задачам развития науки, техники и технологий в
стране;
−
обеспечение преемственной связи между обучением и НИР лиц,
получающих послевузовское профессиональное образование (в
частности, аспирантов), и их профессиональной деятельностью уже
в качестве специалистов высшей квалификации (ученых);
−
эффективная организация НИР учащихся и сотрудников вузов,
наличие системы управления НИР вуза, предусматривающей
необходимость публичной отчетности о результатах работ (включая
участие
в
научных
конференциях,
симпозиумах,
семинарах
различного уровня, публикации в ведущих периодических научных
изданиях согласно перечню Высшей аттестационной комиссии при
Минобрнауки России и т. д.);
−
возможность защиты интеллектуальных прав на результаты НИР и
их коммерциализации, в том числе путем сотрудничества с научноисследовательскими
институтами
и
конструкторскими
бюро
страны, и прочие требования.
Выпускники, кроме общих требований, ожидают, что их вузы окажут им
содействие в трудоустройстве по направлению подготовки (специальности),
часть из них также рассчитывают на продолжение обучения в послевузовской
системе образования (например, в аспирантуре, по программам второго
высшего образования, дополнительного профессионального образования и
переподготовки и т. п.) и поэтому требуют от вуза соответствующего уровня
качества обучения и организации НИР.
Учащиеся, помимо прочего, ожидают эффективной организации учебного
процесса (в частности, в отношении минимизации затрат ресурсов учащихся,
особенно их времени, чтобы они могли иметь возможность работать без ущерба
для обучения), справедливой системы аттестации, актуальности и полезности
усваиваемого образовательного контента, возможности играть активную роль
29
во внутренней политике вуза через органы студенческого самоуправления,
возможности
проходить
учебную,
производственную,
преддипломную
практику на предприятиях-партнерах вуза в соответствии с профилем
специальности обучения и т. д.
Абитуриенты, а также лица, влияющие на принятие решений о выборе
того или иного вуза для поступления, в числе своих требований ожидают, что
любая информация о вузе и его деятельности широко доступна в любой момент
времени в необходимом объеме и постоянно актуализируется.
Работодатели, роль которых могут выполнять как коммерческие
организации, так и вышеупомянутые госведомства, кроме выполнения общих
требований ожидают проявления активной позиции вузов в отношении
формирования партнерских деловых взаимосвязей с предприятиями отраслей
народного
хозяйства,
для
которых
вузы
готовят
кадровые
ресурсы.
Важнейшими с точки зрения задач модернизации СВПО аспектами таких
взаимоотношений являются совместная разработка и принятие целевых
программ подготовки специалистов (магистров, бакалавров), разработка и
реализация национальных программ развития инновационного образования,
фундаментальных и прикладных исследований.
Международное сообщество в лице таких организаций, как ООН
(Организация Объединенных Наций), ЮНЕСКО (Организация Объединенных
Наций по вопросам образования, науки и культуры), IREG (Международная
обсерватория
академического
ранжирования),
а
также
различных
международных и национальных рейтинговых агентств предъявляет к вузам
требование соответствия определенным стандартам и нормам качества
согласно Берлинским принципам ранжирования высших учебных заведений
[82], Всемирной декларации о высшем образовании для XXI века [2],
Конвенции
о
техническом
и
профессиональном
образовании
[1],
межгосударственным нормативно-правовым актам о сотрудничестве в области
образования.
30
Каждый объект внешней среды в соответствии с принадлежностью к
определенному классу формирует собственную оценку качества вуза в
зависимости от степени удовлетворения общим и специальным требованиям,
представленным выше. При этом, поскольку в рамках правового поля
деятельность вуза на национальном уровне регулируется сводом действующих
правовых норм, включая необходимость регулярной периодической аттестации
вузов на соответствие показателям деятельности и критериям государственной
аккредитации, постольку оценка качества со стороны уполномоченных
госведомств
и
любые
их
взаимосвязи
с
вузом
вообще
являются
определяющими. Однако это не умоляет значения связей с классом объектов
международного
сообщества,
так
как
ратифицированные
нормы
международного права в сфере образования являются неотъемлемой частью
национального правового поля.
С другой стороны, само выделение классов объектов внешней среды по
принципу различия их позиций в отношении оценки качества вузов является
условным, и, как было продемонстрировано выше на примере объединения
классов для одного и того же объекта – работодателя и государственного
учреждения, – надсистема представляет собой нечто гораздо более сложное,
чем та структура, что может быть описана некой иерархией взаимосвязей.
Кроме того, строго говоря, неверно утверждение, согласно которому в любой
момент времени возможно определить, требования какого класса важнее для
выполнения вузом, для его адаптации при стремлении к устойчивому
равновесию СВПО, а также соотношение между общими и специальными
требованиями и ожиданиями. Последнее важно постольку, поскольку объекты
внешней среды связаны также и между собой, и общие для всех классов
требования к вузу должны быть приоритетными для выполнения относительно
специальных ожиданий, так как в обратном случае оценка качества вуза
формируется в интересах отдельных классов объектов без учета потребностей
остальных.
31
Поэтому для цели данного исследования наиболее корректной служит
позиция, с которой в процессе управления вузом как СВПО принимается во
внимание совокупная оценка качества вуза со стороны объектов внешней
среды. Данный подход позволит определить концептуальные основы оценки
качества высшего профессионального образования и сформировать набор
критериев
для
оценки
качества
СВПО,
удовлетворяющий
основным
требованиям всех заинтересованных сторон.
1.3 Сравнительная характеристика методологий оценки качества
высшего профессионального образования
Согласно ГОСТ Р ИСО 9000-2008 «Системы менеджмента качества.
Основные положения и словарь», качество – это степень соответствия
совокупности присущих некому объекту (сущности, системе) характеристик
(отличительных свойств) установленным потребностям или ожиданиям,
обычно
предполагаемым
(общепринятым)
или
обязательным
(строго
регламентированным) [2].
В соответствии с глоссарием «Открытое образование. Термины и
определения»,
предложенным
коллективом
авторов
Московского
государственного университета экономики, статистики и информатики во главе
с профессором В. П. Тихомировым, качество образования – ряд системносоциальных свойств и характеристик, которые определяют соответствие
(адекватность) системы образования принятым требованиям, социальным
нормам, государственным образовательным стандартам.
Ряд
российских
ученых
и
исследователей
качество
образования
определяют как «соотношение цели и результата, меру достижения цели» (Д.
Ш. Матрос, Д. М. Полев, Н. Н. Мельникова) [31, 43], «социальную категорию,
отражающую состояние и результативность процесса образования в обществе,
его соответствие потребностям и ожиданиям общества в развитии и
32
формировании гражданских, бытовых и профессиональных компетенций
личности» (С. Е. Шишов, В. А. Кальней) [45], «интегральную характеристику
образовательного процесса и его результатов, выражающую меру их
соответствия распространенным в обществе представлениям о том, каким
должен быть образовательный процесс и каким целям он должен служить» (С.
М. Вишнякова) [19], «востребованность полученных знаний в конкретных
условиях и местах их применения для достижения конкретной цели и
повышения качества жизни» (С. Д. Ильенкова) [44].
Общим недостатком указанных определений является их узость и
описательный характер. Исходя из п. 1 главы 1 настоящего исследования,
качество системы следует рассматривать в рамках триединой концепции, а
именно: как качество функционирования системы, качество управления ее
функционированием и качество результата ее функционирования. Ни один их
указанных компонентов не может исследоваться без учета остальных,
поскольку это приводит к дезинтеграции оценки качества.
Так, с одной стороны, качество СВПО можно определить как качество
функционирования системы высшего профессионального образования и одновременно как достижение обучающимися заданного (нормативного) уровня
обучения (В. Г. Садков) [69]. При этом во втором случае качество образования
представляет собой комплекс характеристик профессионального сознания,
определяющих способность специалиста успешно осуществлять профессиональную деятельность в соответствии с требованиями экономики на современном этапе развития (Э. М. Коротков) [28]. По мнению Н. А. Селезневой, качество образования представляет собой социальную категорию, определяющую
состояние и результативность процесса образования в обществе, его соответствие потребностям и ожиданиям общества (различных социальных групп) в
развитии и формировании гражданских, бытовых и профессиональных компетенций личности [38]. Следовательно, качество образования как результата
функционирования образовательной системы можно оценивать по степени его
33
адекватности социально-экономическим потребностям общества в кадрах определенной квалификации.
Более того, очевидна каузальная связь между качеством управления
функционированием образовательной системы, качеством процессов ее
функционирования и качеством их результатов, частным случаем которых
является тот или иной уровень профессиональной подготовки выпускников
вузов. Управляющее воздействие на систему образования, отвечающее
определенным критериям качества, позволяет добиться должного уровня
качества ее функционирования, которое, в свою очередь, приводит к
необходимым
результатам,
удовлетворяющим
социально-экономическим
запросам общества на современном этапе его развития. Таким образом, с
другой стороны, качество СВПО можно определить как качество системы
менеджмента высшего профессионального образования, частным случаем
которой
является
управление
деятельностью
вуза,
включая
систему
менеджмента качества образовательного процесса.
В Приложении № 2 к письму Рособрнадзора от 16.05.2005 № 01-203/0801 приведены «Основные положения построения общероссийской системы
оценки качества образования (ОСОКО)» [11]. В. А Болотов, вице-президент
Российской академии образования и один из авторов концепции ОСОКО,
делает акцент на том, что «часто в дискуссиях по поводу общероссийской
системы оценки качества образования ... не различают оценку знаний
обучающихся
и
оценку
деятельности
образовательных
учреждений,
деятельности системы образования на муниципальном, региональном и
федеральном уровнях. Между тем способы и критерии оценки качества
образованиям этих систем хотя и взаимосвязаны между собой, но имеют и
существенные различия» [48]. Иными словами, определяя качество высшего
образования как системы, важно помнить обо всех ее элементах и структуре их
взаимосвязей. Следует признать неверным подход, согласно которому качество
34
подготовки выпускников зависит лишь от качества того учебного материала,
который был ими усвоен, и от успешности этого усвоения.
Соответственно, следует учитывать, что к определению качества СВПО
необходим многосторонний подход, учитывающий следующие аспекты. Вопервых, перед высшим образованием ставятся как безусловное требование
определенные цели и задачи, как внешние по отношению к системе, так и внутренние, системные. Кроме того, оно должно соответствовать установленным
стандартам и нормам. Для получения качественного образования необходимо
обеспечить качество самих требований (целей, стандартов и норм) и необходимые качественные ресурсы (образовательные программы, кадровый потенциал,
контингент абитуриентов, материально-техническое обеспечение, инвестиции и
т. д.), то есть качество условий (внутренней и внешней среды). Так, Г. В. Скок
при определении качества образования на первое место ставит качество ценностей, целей и норм, где цель формируется в русле заявленных ценностей при
условии возможности проверки ее достижения [70].
Помимо этих двух аспектов качества важную роль в построении системы
высшего образования также играет качество образовательных процессов
(научная и учебная деятельность, управление, образовательные технологии и т.
д.), непосредственно обеспечивающих подготовку выпускников различной
квалификации. И, наконец, еще одним элементом качества СВПО является
качество результатов деятельности вуза, то есть качество выходных параметров
системы.
С позиций теории систем и системного анализа качество системы
представляет собой свойство или совокупность существенных ее свойств,
обуславливающих ее пригодность для использования по целевому назначению
[18, 20, 30, 32, 42]. При этом показателем качества j-й системы служит вектор
показателей ее существенных свойств Yj = <yj1, yj2, … , yji, … , yjn>, а способом
оценки
является
выявление
критериев
пригодности,
оптимальности
и
превосходства системы. Необходимый уровень качества системы задается
35
множеством правил (условий), которым должны удовлетворять показатели
существенных свойств системы, а проверка их выполнения, собственно, и
представляет собой оценивание качества системы. Иными словами, с точки
зрения методологии системного анализа для оценки качества СВПО, в
частности, вуза, необходимо сформировать набор ее существенных свойств,
определить критерии и шкалы оценки и задать допустимые параметры
значений существенных свойств по каждому критерию (либо определить
эталонные значения этих свойств для сравнения с текущими).
Профессор В.Г. Садков, О.А. Силаева и Т.Б. Брехова (Орловский
государственный технический университет) выделяют три методологических
подхода к оценке качества образования, применимые, в частности, и для
СВПО:
–
теоретический – в рамках данного подхода изучение проблемы идет
по пути теоретико-методологического исследования, при этом
зачастую явно не просматривается связь теоретического уровня с
практическими
разработками
методики
оценки
качества
и
внедрением ее в образовательный процесс;
–
практический – подразумевает, что его представители идут по пути
создания средств (например, контроля) для оценки подготовки
учащихся,
не
принимая
во
внимание
концептуальных
составляющих исследования;
–
комплексный – в данном подходе учитываются концептуальные
основы методологии оценки качества СВПО и даются конкретные
сценарии их импликации [69].
Комплексный
подход,
несмотря
на
трудоемкость
использования,
представляется наиболее точным, результативным и эффективным в смысле
практической полезности и объективности оценок, полученных с его помощью.
Согласно п. 8, ст. 11 Федерального закона «О высшем и послевузовском
профессиональном образовании» № 125-ФЗ от 22.08.1996 «высшее учебное
36
заведение создает обучающимся необходимые условия для получения
качественного образования» [7]. Тем не менее, как отмечают многие эксперты в
области высшего профессионального образования, до настоящего времени не
разработана и не утверждена единая научно-обоснованной система показателей
качества подготовки учащихся, так же, как и не существует единой
общепринятой и утвержденной системы оценки качества образования [22, 26,
28, 36, 38, 43, 45, 46, 47, 51, 53, 55, 58, 59, 63, 68, 69, 70, 71,81].
Системные основы оценки качества СВПО предполагают рассмотрение
образовательного процесса как системы, на «вход» которой поступает
«исходный материал» и внешние ресурсы, преобразуемые в процессе
образовательной деятельности в «конечный продукт» образовательной системы
(см. рис. 2) [69].
Тогда системная основа оценки качества образования должна охватывать:
–
оценку
качества
«конечного
продукта»
–
усвоение
образовательного контента, причем по нескольким временным
срезам после окончания вуза;
–
оценку качества самого образовательного процесса;
–
оценку качества подготовки абитуриентов (исходного «материала»)
для последующего анализа динамики и уровня изменений их
компетентности по завершении обучения в вузе [69].
Следует отметить, что описанная методология с теми или иными
вариациями, не носящими принципиально отличный характер, представлена в
работах многих экспертов, а также соответствует программным декларациям и
мероприятиям органов государственной власти в сфере образования. Так,
основные задачи вышеупомянутой Общероссийской системы оценки качества
образования (ОСОКО) сводятся к следующему:
37
− формирование системы измерителей для различных пользователей,
позволяющей эффективно достичь основных целей системы качества
образования;
− оценка
уровня
образовательных
достижений
обучающихся
образовательных учреждений для их итоговой аттестации и отбора для
поступления на следующую ступень обучения;
− оценка качества образования на различных ступенях обучения в рамках
федеральных и международных мониторинговых исследований качества
образования (PISA, TIMSS и др.) [48].
Целесообразность применения такого компонента исследования качества
СВПО, как оценка качества подготовки абитуриентов, представляется довольно
сомнительной, поскольку динамику и уровень изменений их компетентности в
общем случае невозможно оценить в сравнении с начальным (до поступления в
вуз)
в
виду
отсутствия
у
большинства
абитуриентов
усвоения
специализированного образовательного контента по программам высшего
профессионального образования (исключение составляют лишь студенты,
поступающие в вуз путем перевода из другого учебного заведения, в том числе
с «потерей курса»). Здесь речь может идти только об анализе изменений
усвоения универсального образовательного контента, что явно недостаточно
для того, чтобы сколь-нибудь объективно судить о качестве СВПО.
Кроме этого, из сравнения перечня задач ОСОКО и компонентов
вышеописанной методологии оценки качества СВПО следует, что на
сегодняшний день среди участников образовательного процесса (во внешней
среде СВПО) де-факто доминирует позиция, с которой комплексная оценка
качества СВПО, по всей видимости, не предполагается, и анализ качества
управления
функционированием
системы
высшего
профессионального
образования либо не учитывается, либо выносится как самостоятельная задача.
Это противоречит необходимости соблюдения триединой концепции в рамках
38
комплексного анализа качества, а также означает фактическое игнорирование
требований ГОСТ Р ИСО 9000-2008.
Рисунок 2 – Процесс высшего образования
39
Анализ российского и зарубежного опыта показывает, что для
определения качества управления функционированием СВПО (в частности,
управления вузом) используются различные стандарты, системы и модели
менеджмента качества, основными и базовыми среди которых являются:
−
стандарты ISO серии 9000 (ISO 9000:2008, ISO 9001:2008, ISO
9004:2009, ISO 19001:2002) и их российские аналоги – применяются
при создании системы управления качеством организации любого
типа с любой численностью сотрудников вне зависимости от сферы
деятельности;
предполагают
добровольную
сертификацию
на
соответствие системы менеджмента качества организации указанным
в них требованиям, при этом оценка качества деятельности
(функционирования СВПО) и выпускаемой продукции (результатов
функционирования СВПО) не предусматривается; кроме того,
соответствие требованиям и рекомендациям данных стандартов
говорит лишь о способности организации поддерживать стабильность
качества и улучшать результативность своей работы, но не
гарантирует само по себе высокое качество выпускаемой продукции
(в
рамках
настоящего
исследования
–
качества
результата
функционирования СВПО) [3, 4, 5, 6, 34, 49];
−
модель EFQM (модель Европейского фонда управления качеством) –
система признания достижений организаций в области качества, не
зависимо от их размера, оборота и сферы деятельности в
соответствии с тремя уровнями совершенства (Levels of Excellence):
высший – Европейская премия качества (ЕПК), второй – Признание
совершенства, третий – Стремление к совершенству; модель
объединяет две группы критериев оценки: «Возможности» (дает
возможность
увидеть
и понять,
каким
образом
достигаются
результаты) и «Результаты» (включает основные показатели того,
40
чего достигла организация, используя имеющиеся возможности),
всего девять критериев, состоящих из 32 субкритериев (см. рис. 3);
организация-участник конкурса ЕПК и других уровней получает
заключение независимых экспертов, призванное помочь ей в
стремлении к совершенству, в котором указываются сильные и
слабые стороны организации, направления, где необходимо провести
первоочередные
улучшения,
а
также
рекомендации
по
их
проведению; тем не менее, данная модель, по мнению ряда экспертов,
не содержит в явном виде критериев и требований, позволяющих
адекватно оценить наличие и развитие системы менеджмента
качества
[55],
формулировки
а
также
для
предлагает
оценки
слишком
конкретных
обтекаемые
параметров
системы
менеджмента качества, вследствие чего возникают затруднения при
анализе
таких
плохо
формализуемых
понятий,
как
степень
удовлетворения потребителей образовательных услуг (учащихся) и т.
д.; модификация модели для сферы высшего профессионального
образования была разработана на базе университета Шеффилд Халам
(Великобритания), координирующего проект EFQM «Качество в
сфере высшего образования», с учетом опыта применения модели
EFQM в европейских вузах из 20 стран и была представлена в 2003 г.
(см. рис. 4); в России роль отраслевой модификации модели EFQM
для СВПО выполняет модель премии конкурса Министерства
образования
РФ
«Системы
обеспечения
специалистов» (см. ниже) [50, 55, 74, 75];
41
качества
подготовки
Рисунок 3 — Графическое представление модели EFQM
модель премии Правительства Российской Федерации
-
в области качества – премия присуждается ежегодно на конкурсной
основе организациям за достижение значительных результатов в
области качества продукции и услуг, обеспечения их безопасности, а
также за внедрение высокоэффективных методов менеджмента
качества; содержит подробный перечень критериев для оценки
системы менеджмента качества организации, однако шкала для
оценки по данным критериям так же, как и в модели EFQM, содержит
заранее
предопределенные
максимумы,
неравномерно
распределенные между критериями на основании субъективной
позиции учредителей премии (например, максимально возможная
оценка и, соответственно, ее вес в общей сумме баллов по критерию
«Влияние организации на общество» в три раза ниже максимума по
критерию «Удовлетворенность потребителей качеством продукции
(услуги)», хотя для вуза такое соотношение весьма неоднозначно, см.
рис. 5); со дня учреждения премию получили лишь пять российских
вузов: Московский государственный институт стали и сплавов (2000
г.), Томский политехнический университет (2005 г.), Ставропольский
42
государственный аграрный университет (2005 г.), Дальневосточный
государственный
университет
(2006
г.),
Владивостокский
государственный университет (2008 г.) [50, 55, 76];
− модель премии СНГ по качеству – по базовым принципам и
критериям соответствует модели премии Правительства Российской
Федерации в области качества;
− модель премии Санкт-Петербурга по качеству – по многим
принципам соответствует модели премии Правительства Российской
Федерации в области качества;
43
Рисунок 4 – Модификация модели EFQM для сферы ВПО
44
−
модель премии конкурса Министерства образования РФ «Системы
обеспечения качества подготовки специалистов» (см. рис. 6) –
является модификацией модели премии Правительства Российской
Федерации в области качества для высших учебных заведений,
содержит аналогичные критерии с той лишь разницей, что в данной
модели критерию «Влияние организации на общество» присвоен
больший вес, и этот критерий поставлен в число наиболее значимых;
за исключением ориентации на вузовские системы менеджмента в
остальном обладает теми же достоинствами, что и модель премии
Правительства Российской Федерации в области качества [76];
Рисунок 5 – Графическое представление модели премии Правительства
Российской Федерации в области качества
45
Рисунок 6 – Графическое представление модели премии конкурса
Министерства образования РФ «Системы обеспечения качества
подготовки специалистов»
−
модель CHEPS (модель Центра исследований политики в области
высшего образования Университета Твенте (Нидерланды)) – в ее
основе лежит руководство по проведению самообследования,
разработанное в рамках проекта сотрудничества между Центром
исследований политики в области высшего образования (CHEPS)
Университета
Твенте
и
Научно-информационным
46
центром
государственной аккредитации Российской Федерации; использует
принципы модели EFQM в сочетании со SWOT-анализом (анализ
данных и фактов о системе менеджмента качества вуза с указанием
сильных и слабых сторон, потенциальных возможностей и угроз),
однако уровень показателей и степень выполнения требований не
оценивается численно; так же, как и модель EFQM, модель CHEPS
позволяет
проводить
самообследование,
которое
должно
предоставить ответы на четыре стратегических вопроса: что вуз
пытается делать (блок А), как вуз пытается это делать (блок В), как
вуз проверяет выполнение соответствующей деятельности (блок С) и
как вуз изменяется с целью самосовершенствования (блок D);
особенно важен блок D, поскольку затрагивает такие важные аспекты
управления
качеством,
как
механизмы
регулярного
сбора
информации, потенциально важной для принятия стратегических
решений,
взаимодействие
с
внешней
средой
вуза,
средства
реализации и мониторинга достижения целей, структуры и процессы
принятия
решений,
совершенство
процессов
бюджетного
планирования, а также постоянное улучшение деятельности; на
рисунке 7 представлена графическая модель CHEPS, на которой
выделены основные блоки и критерии оценки деятельности вуза;
данная модель в значительной степени является фактуальной, во
многом ориентированной на представление количественной и
качественной информации относительно различных показателей
деятельности вуза; тем не менее, в отличие от других методологий
оценки менеджмента качества, модель предусматривает сравнение
полученных результатов с запланированными, что определяет
качество
управления
процессами,
оценку
эффективности
предпринимаемых действий и постоянное улучшение, что также
является одним из основных принципов менеджмента качества [75];
47
Рисунок 7 – Графическое представление модели CHEPS
−
модель VSNU (модель Ассоциации университетов Нидерландов) –
схожа по критериям с моделью EFQM, сочетает достоинства и
недостатки моделей EFQM и CHEPS;
−
модель HBO Expert Group (бельгийско-нидерландская модель) –
также известна под названием «Метод улучшения качества высшего
образования, основанный на модели EFQM», разработана в 1999 г.
экспертной группой, состоящей из представителей Нидерландов,
Дании и Бельгии на базе принципов модели EFQM (см. рис. 8);
направлена на стимулирование вуза к применению принципов TQM и
поиску
постоянного
улучшения
качества
предоставления
образовательных и научно-исследовательских услуг, при этом, в
48
отличие от модели CHEPS, где анализируется массивы данных по
вузу в целом, в данной модели самооценка может происходить на
различных
уровнях:
вуза,
факультета,
кафедры
или
иного
структурного подразделения;
Рисунок 8 – Графическое представление модели HBO Expert Group
оценка текущего состояния вуза производится по девяти критериям
модели: «Руководство», «Политика и стратегия», «Менеджмент
персонала»,
«Ресурсы»,
«Менеджмент
процессов»,
«Удовлетворенность потребителей», «Удовлетворенность», «Влияние
на общество» и «Результаты бизнеса»; в данной модели все критерии,
заимствованные из модели EFQM, адаптированы к использованию в
высших учебных заведениях; девять критериев модели, как и в
модели EFQM, сформированы в две группы: критерии группы
«Возможности»
оцениваются
по
и критерии
обратной
группы
связи,
49
и
«Результаты»;
последние
предпринимаются
шаги,
приводящие в результате к новым действиям и улучшениям; таким
образом, в каждом критерии реализуется цикл Э. Деминга (Plan-DoCheck-Act), то есть процесс постоянного совершенствования; каждый
из выделенных основных критериев разбит на определенное число
подкритериев, при этом каждый подкритерий оценивается с точки
зрения его совершенства (развития) по пяти уровням, или стадиям,
развития,
которые
указывают
направление
роста
(совершенствования) вуза:
1) ориентация на потребителя: это измерение определяет, в какой
степени вуз ориентирован на своих потребителей и внешнее
окружение более, чем на свои внутренние проблемы;
2) участие персонала: это измерение определяет степень, в которой
профессорско-преподавательский
состав,
вспомогательный
и
технический персонал вуза вовлечены в процессы принятия решений;
3) планирование и внедрение: это измерение определяет степень
развития
уровня
стратегического
планирования
(от
политики,
основанной на принятии решений, затрагивающих отдельные аспекты
деятельности,
до
политики,
основанной
на
систематическом
планировании, которое охватывает все виды деятельности вуза);
4) степень документированности: это измерение определяет степень
документированности процессов и процедур (от неформального
исполнения, основанного на недокументированных соглашениях и
распоряжениях, до полностью формализованных, документированных
и отлаженных процедур рабочих процессов вуза);
5) постоянное улучшение: это измерение определяет степень
направленности
вуза
на
постоянное
улучшение
(от
решения
возникающих проблем на месте на основе корректирующих действий
и измерения отдельных результатов деятельности вуза до создания
всеобщей
системы
мониторинга,
50
направленной
на
разработку
действий, предупреждающих возникновение возможных проблем,
обеспечивая непрерывное улучшение деятельности вуза) [72]; по сути,
представляет собой аналог вышеуказанной модификации модели
EFQM для сферы высшего профессионального образования;
модель
−
национальной
американской
премии
по
качеству «The Malcolm Baldrige National Quality Award» в области
образования — модификация национальной американской премии по
качеству
«The
Malcolm
Baldrige
National
Quality
Award»,
разработанной на базе критериев японской премии в области качества
им. Э. Деминга, для сферы высшего профессионального образования,
предложенная в 2000 г.; по набору критериев и методике оценки
системы менеджмента качества данная модель во многом аналогична
модели EFQM и послужила прототипом для разработки последней
(см. рис. 9); предусмотрены следующие критерии оценки:
− лидерство – оценивается уровень менеджмента вуза в
целом;
− стратегическое
планирование
–
оценивается
уровень
стратегического планирования в вузе;
− ориентированность
на
рынок,
студентов
и
заинтересованные стороны – оценивается знание рынка и
потребностей
клиентов
(учащихся),
уровень
их
удовлетворенности;
− измерения, анализ и управление знаниями – оценивается
работа
с
информацией,
проведение
сравнительного
анализа;
− управление профессорско-преподавательским составом и
персоналом
–
оценивается
уровень
квалификации
сотрудников, мотивация персонала и уровень благополучия
и удовлетворенности сотрудников вуза;
51
− управление
процессами
производства
–
продукции
оценивается
организация
(образовательных
услуг),
взаимодействие с поставщиками и партнерами;
− деловые
результаты
результаты,
–
результаты
оцениваются
удовлетворения
финансовые
запросов
потребителей, результаты работы с персоналом, результаты
работы с поставщиками и партнерами [66, 77];
Рисунок 9 — Графическое представление модели
«The Malcolm Baldrige National Quality Award»
в области образования
−
модель эталонного тестирования для австралийских
университетов — разработана в 2000 г. для самооценки и обмена
52
опытом
между университетами Австралии в соответствии
документом
«Бенчмаркинг:
университетов»,
руководство
подготовленным
для
с
австралийских
Министерством
образования,
переподготовки и молодежной политики Австралии на основе
результатов сравнительного анализа и открытого обсуждения
образовательной деятельности 33 австралийских университетов;
включает
пять
групп
преподавание,
критериев
для
исследовательская
оценки:
обучение
деятельность,
и
уровень
материально-технического обеспечения, безопасность труда, рабочее
пространство; по каждой группе критериев оценка производится по
пятибалльной шкале в соответствии с уровнем совершенства того или
иного показателя деятельности вуза, что делает данную модель
похожей на модель HBO Expert Group; предполагает использование
методики сбалансированной системы показателей (Balanced Score
Card – BSC) для анализа характеристик вуза (см. табл. 1), применение
которой получило распространение и в российских вузах (например,
в ВГУЭС [62]); позволяет оценить, насколько вуз соответствует
уровню лучших показателей практики образовательного процесса по
количественным и качественным критериям, и тем самым определить
направления
дальнейшего
совершенствования;
безусловное
достоинство данной модели – простота анализа деятельности вуза,
однако следует отметить, что модель, по сути, является системой
ключевых показателей его эффективности (Key Performance Indicators
– KPI), и ее использование целесообразно, скорее, для оценки
качества функционирования СВПО, чем для анализа качества
управления
этим
функционированием
качества) [88].
53
(системы
менеджмента
Таблица 1 – Сбалансированная система показателей модели эталонного
тестирования для австралийских университетов
54
1.4 Выводы
Система высшего профессионального образования представляет собой
совокупность объектов образовательного процесса и связей меду ними,
выделенных из среды на определенное время с целью передачи и усвоения
специализированных знаний, умений и навыков.
Высшему профессиональному образованию как системе присущи
следующие
свойства:
целостность,
неаддитивность,
структурность,
иерархичность, эквифинальность, эмерджентность, синергичность.
Объектами (сущностями) СВПО являются образовательные учреждения
высшего
профессионального
образования
(вузы),
их
профессорско-
преподавательский состав, учащиеся, организации и лица, оказывающие
влияние на жизнедеятельность системы: сотрудники вузов не из числа
преподавательского состава (например, специалисты учебно-методических,
планово-экономических отделов); родители абитуриентов (поступающих на
обучение в вузы); государственные органы власти (в России – Федеральное
собрание РФ, Минобрнауки России, Рособразование, Рособрнадзор и другие);
академическое сообщество и эксперты – авторы учебной, учебно-методической,
профессиональной
литературы,
образовательных
программ
и
методик;
работодатели (организации и лица, формирующие социальный запрос на
работников той или иной квалификации с набором различных компетенций);
международное сообщество (ООН, ЮНЕСКО, IREG и т. д.), – а также
неодушевленные
(в
том
числе
письменные)
источники
и
носители
профессиональных знаний (знаний по конкретным областям профессиональной
деятельности): книги, периодические издания, информационные системы,
гипертекстовые ресурсы и т. п.
Для решения задач настоящего исследования принята вторая точка
зрения и сделано допущение, согласно которому вуз является одной из
реализаций СВПО в социально-экономической действительности, а типами
55
объектов внешней среды вуза служат все вышеперечисленные сущности, за
исключением сотрудников вуза.
Принципиально возможны два варианта анализа качества СВПО в вузе –
извне и изнутри. Первый предполагает формирование набора требований,
предъявляемых внешней средой (надсистемой) к СВПО, степень соответствия
которым
определяет
уровень
качества
системы,
результатов
ее
жизнедеятельности. Описание структуры взаимосвязей вуза с объектами
внешней среды в настоящем исследовании представляет интерес постольку,
поскольку позволяет представить различные позиции оценки качества СВПО
извне.
Каждый из классов предъявляет общие с другими классами объектов и
собственные
уникальные
требования
(ожидания)
к
вузу
как
СВПО,
осуществляющей образовательный процесс. Каждый объект внешней среды в
соответствии с принадлежностью к определенному классу формирует
собственную оценку качества вуза в зависимости от степени удовлетворения
общим и специальным требованиям. При этом, поскольку в рамках правового
поля деятельность вуза на национальном уровне регулируется сводом
действующих
правовых
норм,
включая
необходимость
регулярной
периодической аттестации вузов на соответствие показателям деятельности и
критериям государственной аккредитации, постольку оценка качества со
стороны уполномоченных органов государственной власти и любые их
взаимосвязи с вузом вообще являются определяющими.
Для цели данного исследования наиболее корректной служит позиция, с
которой в процессе управления вузом как СВПО принимается во внимание
совокупная оценка качества вуза со стороны объектов внешней среды в целом.
Данный подход позволит определить концептуальные основы оценки качества
высшего профессионального образования и сформировать набор критериев для
оценки качества СВПО, удовлетворяющий основным требованиям всех
заинтересованных сторон.
56
Качество системы следует рассматривать в рамках триединой концепции,
а именно: как качество функционирования системы, качество управления ее
функционированием и качество результата ее функционирования. Ни один их
указанных компонентов не может исследоваться без учета остальных,
поскольку это приводит к дезинтеграции оценки качества.
Сравнительный анализ стандартов, систем и моделей менеджмента
качества вуза как СВПО приводит к следующим выводам:
-
методологический
аппарат представленных
средств
оценки
позволяет сделать качественный и по ряду критериев количественный
анализ управления функционированием вуза и его подразделений как
системы высшего профессионального образования в целях непрерывного
улучшения качества образовательной деятельности в соответствии с
принципами TQM;
-
ни одна из рассмотренных моделей оценки системы менеджмента
качества не содержит методику анализа эффективности вуза как
инструмент для определения качества функционирования СВПО;
-
рассмотренные методологии не предназначены для оценки
качества функционирования и качества результатов функционирования
вуза и не могут быть использованы в этих целях, поскольку не содержат
в себе необходимых для этого критериев и шкал; тем не менее,
методический аппарат базовых моделей (например, EFQM или CHEPS)
может быть адаптирован для анализа существенных свойств вуза по
выделенным критериям в целях комплексной оценки качества СВПО.
Таким образом, комплексная оценка качества СВПО, в том числе для
решения частной задачи оценки качества вуза, с позиций триединой концепции
– оценки качества функционирования, результатов функционирования и
управления функционированием системы – должна осуществляться с учетом
множества критериев, относящихся как к области входных параметров СВПО и
параметров жизнедеятельности системы высшего образования, так и к
57
характеристикам ее выходных результатов. Иными словами, любому вузу
необходима
многокритериальная
система
оценки
качества
(МСОК),
позволяющая рассматривать его не просто как образовательное учреждение,
выполняющее учебные планы по различным специальностям подготовки за
счет госбюджетного и иных видов финансирования, но как сложную
социально-экономическую
систему,
нуждающуюся
в
непрерывном
инновационном развитии и совершенствовании с точки зрения удовлетворения
потребностей
общества
многокритериальной
в
системе
квалифицированных
задачи
оценки
работниках.
В
такой
управления
качеством
функционирования СВПО (системы менеджмента качества) рассматриваются
как частные по отношению к оценке качества вуза в целом.
58
Глава
2.
инновационным
Разработка
схемы
развитием
управления
экономической
непрерывным
системы
высшего
профессионального образования
2.1 Понятие многокритериальной системы оценки качества высшего
профессионального образования
Как было отмечено выше, качество системы представляет собой свойство
или совокупность существенных ее свойств, обуславливающих ее пригодность
для использования по целевому назначению. При этом показателем качества j-й
системы служит вектор показателей ее существенных свойств Yj = <yj1, yj2, … ,
yji, … , yjn. Необходимый уровень качества задается множеством правил
(условий), которым должны удовлетворять показатели существенных свойств
системы, а проверка их выполнения, собственно, и представляет собой
оценивание качества системы [17, 18, 30].
Исходя
из
(количественные
вышесказанного,
показатели
показатели
существенных
жизнедеятельности)
системы
свойств
высшего
профессионального образования (СВПО) должны соответствовать конкретным
количественным требованиям (условиям) ее внешнего окружения (социальноэкономическим запросам), таким, как необходимое для выполнения плановых
объемов
тех
или
иных
работ
число
специалистов
соответствующей
квалификации, распределение квалифицированных кадров по отраслям, по
регионам и т. д. Совокупность степеней соответствия (модулей разностей)
между показателями свойств СВПО и требованиями окружения представляет
собой количественную оценку качества СВПО [60].
Согласно мнению Б.А. Жигалева, «качество образования в вузе выступает
базовой характеристикой целостного образовательного процесса данного учебного заведения и представляет собой совокупность свойств образования, потенциально отвечающих требованиям заказчиков на образование. Особенность по59
требления образовательных услуг в вузе состоит в сложности его структуры:
потребителями выступают общество и государство, работодатели, студенты,
другие представители социума. Поэтому в характеристике качества образования в вузе особое значение приобретает показатель сбалансированности следующих компонентов: всех свойств образования, требований к нему, степени достижения поставленных в образовании целей и удовлетворения ожиданий различных участников образовательного процесса» [51].
Е.Н. Никитина утверждает, что «реформирование системы образования в
соответствии с новыми целями и задачами, стоящими перед ней по программе
модернизации, предполагает разработку и использование набора показателей и
целевых индикаторов, позволяющих отследить как состояние системы, так и
происходящие изменения, оценить эффективность и результативность предоставления услуг» [63].
Тем не менее, на практике оценить все эти показатели и получить все
необходимые для расчета величины настолько сложно [118], а динамика их
изменения во времени столь непредсказуема, что процедура комплексной
количественной оценки качества СВПО может стать нецелесообразно
трудоемкой. С другой стороны, квалиметрическая оценка качества СВПО,
требующая помимо прочего использования методов экспертного заключения
[67], также делает процедуру оценивания слишком субъективной для того,
чтобы ее результаты могли быть приняты как достоверные [118]. Известно, что
целью квалиметрии является разработка и совершенствование методик, с
помощью которых качество конкретного оцениваемого объекта может быть
выражено единственным числом, характеризующим степень удовлетворения
данным объектом общественной или личной потребности. Однако очевидно,
что в виду отсутствия универсальной шкалы ранжирования для СВПО, в том
числе для вузов, число само по себе не сможет дать сколь либо внятное
представление об уровне качества системы высшего образования.
60
Ряд исследователей ((Б.А Жигалев, С.Е. Шишов, В.А. Кальней и др.)
трактуют категорию оценки в связи с понятием качества. Эта связь обеспечивается введением понятия эталона, или нормы. При этом норма качества образования понимается как выявленная и документально зафиксированная система
требований к качеству образования, соответствующих потребностям личности,
общества и государства. В частности, обязательные для соблюдения нормы качества в нашей стране закреплены в действующих Государственных образовательных стандартах высшего профессионального образования. С этой точки
зрения оценку качества образования рассматривают как меру качества (числовую или семантическую), выражающую собой соотнесенность функций с базой, которая фиксирует эталонный уровень, норму качества [45, 51, 52, 67].
Отсюда предполагается, что результатом оценивания качества СВПО
должно быть сформулированное в соответствии с конкретным набором количественных критериев качественное заключение (вывод) о степени адекватности
показателей существенных свойств СВПО условиям (правилам) окружающей
(внешней) среды, то есть социально-экономическим потребностям общества,
представленное в форме высказываний. Поскольку совокупность знаний о социально-экономических потребностях того или иного общества на той или
иной стадии его развития, а также о способах и об оценке степени их удовлетворения носит неопределенный, необъективный и неструктурированный характер, наиболее адекватным задачам оценки качества СВПО инструментарием
служит методология теории нечетких множеств и нечеткой логики (например,
использование лингвистических переменных при описании объектов СВПО)
[17, 25, 55, 58, 117, 126, 130]. В частности, Б.А. Жигалев утверждает, что «и достижения субъектов, и их субъективные потребности в образовательном процессе вуза являются весьма динамичными и неустойчивыми элементами в педагогической системе, что придает ей вероятностный характер и порождает противоречие между вероятностным характером оценки качества образования как
педагогической системы и социально-педагогической потребностью в досто61
верных данных о состоянии образования в вузе как основе создания внутривузовской системы обеспечения качества образования» [51].
Таким образом, в условиях необходимости модернизации национальных
систем профессионального образования очевидна актуальность разработки
технологии, позволяющей проводить оценку не только качества результата их
жизнедеятельности, но и качества образования и управления образовательным
процессом в форме логического заключения (вывода). В целях разработки
такой технологии необходимо создать многокритериальную систему оценки
качества высшего профессионального образования (МСОК) [57].
МСОК представляет собой совокупность методов, средств и алгоритмов
определения неколичественных параметров характеристик качества процесса и
результата подготовки выпускников учреждений высшего профессионального
образования, качества управления образовательным процессом, а также способов количественного анализа этих параметров в целях оценки эффективности
образовательной системы высшего профессионального образования. Системность оценки в данном случае обуславливается тем, что все три аспекта качества вуза – образовательный процесс, управление им и его результат – должны
анализироваться систематически, с учетом их каузальной взаимосвязи и пересекающихся критериальных множеств, а признание оценки качества образования
в вузе системой, по мнению Б.А. Жигалева, имеет отношение не только к характеристике собственно оценочной деятельности, но и к формированию научного
представления об оценке вуза как о факторе развития или сдерживания в развитии всей СВПО, каждого ее элемента [51, 57].
В целях формулировки критериев для оценки качества требуется
определить набор существенных свойств системы высшего образования. Для
решения задач настоящего исследования целесообразным представляется
отображать лишь те существенные свойства системы высшего образования,
которые непосредственным образом влияют на формирование того или иного
уровня ее качества.
62
2.2 Набор количественных критериев оценки качества образования
Контроль в системе качества образования, являясь важнейшим средством
установления
обратной
связи,
должен
распространяться
как
на
образовательный процесс, так и на все виды деятельности вуза (Ю.А. Захаров,
В.А. Москинов) [53]. При этом изменения в качестве образования и
направления его повышения могут быть установлены только по результатам
контроля, поэтому необходимо знание контролируемых параметров [104, 108,
110].
Как отмечалось ранее, показателем качества j-й системы служит вектор
показателей ее существенных свойств Yj = <yj1, yj2, … , yji, … , yjn>. Сформируем
набор существенных свойств СВПО для частного случая – образовательного
учреждения высшего профессионального образования (вуза).
Под свойством в широком смысле слова понимают атрибут объекта. При
этом свойства сами по себе не принадлежат объекту, могут рассматриваться вне
зависимости от его существования и проявляются во взаимодействии с другими
объектами (субъектами) из внешнего окружения (среды). Свойствами СВПО
могут быть названы лишь такие характеристики, которые представляют собой
форму объекта и при этом не зависят от его конкретного содержания. Иными
словами,
свойствами
вуза
можно
назвать
только
те
присущие
ему
характеристики, которые служат для описания его как объекта в некоторой
системе координат (например, в системе взаимоотношений с внешней средой: с
абитуриентами, работодателями, партнерами, государством и т. д.) и
определение
которых
не
зависит
от
особенностей
образовательной
деятельности вуза. Исходя из этого, нельзя говорить, например, о количестве
штатных сотрудников высшей квалификации как о свойстве вуза, поскольку
численное значение этой характеристики зависит от конкретного учебного
заведения (и представляет собой параметр). Однако наличие штатных
сотрудников высшей квалификации в вузе является его свойством.
63
Существенность свойства СВПО определяется тем, насколько оно
обуславливает
пригодность
системы
для
использования
по
целевому
назначению – то есть для обучения в соответствии со стандартами высшего
профессионального образования. Поэтому множество существенных свойств
вуза следует определить как подмножество множества всех его свойств (Ch).
Определить это подмножество представляется возможным с помощью
операции дополнения: набор существенных свойств (I) вуза является
дополнением к подмножеству остальных (несущественных) его свойств (U):
I = Ch – U (1)
Тем не менее, даже если перебрать все возможные свойства вуза как
СВПО, проверку на существенность трудно формализовать. В рамках
действующего законодательства России существенными с вышеописанной
точки зрения свойствами вуза являются показатели из системы критериев
государственной аккредитации, поскольку на основании соответствия вуза этим
критериям принимается решение о выдаче, продлении или отзыве лицензии на
осуществление им образовательной деятельности. Другими словами, с
помощью этих свойств проводится государственная оценка пригодности вуза
как СВПО для использования учащимися по целевому назначению, то есть для
получения высшего профессионального образования.
Вместе с тем, множество показателей системы государственной
аккредитации является необходимым, но недостаточным для формирования
МСОК и проведения комплексной оценки качества СВПО. В Приказе
Рособрнадзора
от
30.09.2005
№1938
«Об
утверждении
показателей
деятельности и критериев государственной аккредитации высших учебных
заведений» указаны две группы показателей: по первой проводится оценка
соответствия образовательной организации статусу вуза, а по второй конкретному его типу: университет, академия или институт [9, 10, 12, 13]. Для
64
определения степени такого соответствия во втором случае предложен ряд
количественных и качественных критериев. Однако, насколько можно судить
по содержанию Приказа №1938, степень соответствия показателей вуза
вышеуказанным критериям не может служить единственной компонентой,
включаемой в расчет оценки качества СВПО, поскольку говорит лишь о том,
насколько высоко качество самого вуза как организации. Иными словами,
показатели деятельности и критерии государственной аккредитации вузов
могут
быть
использованы
только
для
оценки
качества
результата
функционирования вуза как образовательной системы и не учитывают
критерии соответствия потребности в кадровом обеспечении по отраслям
народного хозяйства, эффективности системы образования, эффективности
принятия управленческих решений.
Существенна
и
другая
сложность
–
первый
тип
показателей
госаккредитации, позволяющих определить аккредитационный статус по типу
«высшее учебное заведение», не содержит четких параметров и критериев их
оценки [12, 13]. Это затрудняет задачу количественного оценивания таких
свойств вуза и служит еще одним аргументом в пользу использования
качественных оценок по нечетким шкалам.
Из вышесказанного следует, что множество критериев государственной
аккредитации вузов может быть определено как подмножество множества
существенных свойств вуза. Чтобы сформировать последнее, необходимы
также другие характеристики. Существенными они являются настолько,
насколько зависимы от них показатели госаккредитации либо параметры
следующих характеристик: соответствие качества подготовки и количества
выпускников вуза потребностям в кадровом обеспечении (по отраслям
народного
хозяйства
страны),
эффективность
системы
образования,
эффективность принятия управленческих решений в вузе. В соответствии с
этими требованиями сформирован набор существенных свойств СВПО для
частного случая – вуза, а также соответствующие им параметры и нечеткие
65
шкалы оценок, представленные в таблице 2. Отметим, что для данного набора
учитываются только показатели госаккредитации первой группы, а именно:
показатели, определяющие аккредитационный статус по типу «высшее учебное
заведение», - поскольку мы формируем обобщенный набор существенных
свойств вуза как частного случая СВПО вне зависимости от его вида (институт,
академия или университет).
Поскольку каждой характеристике присущи определенные параметры из
множества характеристик модели СВПО: A = {ai}, - где a – показатель
жизнедеятельности объекта СВПО – вуза, i – вес показателя в системе
характеристик модели, постольку характеристика ai представляет собой
множество значений своих параметров: ai = {pa}, или вектор существенных
параметров k-й характеристики: Pk= <pk1, pk2, …, pki, …, pkn>. Для каждого
существенного свойства СВПО можно записать вектор его параметров, тогда
массив всех полученных векторов даст набор инструментов для моделирования
СВПО (см., например, [56]).
Таблица 2 — Набор существенных свойств вуза
Группы
характеристик
Показатели госаккредита
ции, определяющие
статус по типу «вуз»
Свойства
Параметры
Соответствие учебных планов
и программ учебных
дисциплин требованиям
государственных
образовательных стандартов по
уровню и содержанию
Степень соответствия по
уровню
Степень соответствия по
содержанию
Уровень требований,
предъявляемых к абитуриентам
Соответствие качества
подготовки обучающихся и
выпускников требованиям
государственных
образовательных стандартов
Эффективность
внутривузовской системы
обеспечения качества
образования
66
Вступительные
испытания (группа
параметров)
Результаты
промежуточного
контроля знаний
Результаты учебной и
производственной
практик
Результаты госэкзамена
Результаты дипломного
проектирования
Степень соответствия
плановых показателей
качества образования
достигнутым за
Нечеткие шкалы
оценок
высшая, недостаточная
адекватный,
недостаточный, низкий
высокие,
положительные,
средние, слабые,
низкие
высокая,
средняя,
низкая
Группы
характеристик
Свойства
Параметры
Уровень организации научноисследовательской работы
студентов
Востребованность
выпускников
Условия, созданные в
образовательном учреждении,
для внеучебной работы с
обучающимися
Организация воспитательной
работы с обучающимися
67
контрольный период
Число студенческих
научноисследовательских
работ, результаты
которых были публично
представлены
(публикация в СМИ,
доклад на конференции,
семинаре и т. п.)
Число студентов,
занятых в НИР вуза
Доля занятых
руководством НИР
студентов среди
штатных сотрудников
вуза высшей
квалификации
Объем расходов в
консолидированном
бюджете студенческих
НИР вуза
Вовлеченность
студентов в выполнение
программ (планов) вуза
по НИР
Доля занятых трудовой
деятельностью по
специальности среди
выпускников вуза
Доля выпускников вуза,
занятых трудовой
деятельностью по
специальности, среди
всех работников данной
квалификации
Объем расходов на
внеучебную работу с
обучающимися (за
исключением
воспитательной работы)
Число сотрудников вуза,
занятых внеучебной
работой с
обучающимися (за
исключением
воспитательной работы)
Количество часов в
учебном плане вуза,
выделенное для
внеучебной работы с
обучающимися (за
исключением
воспитательной работы)
Объем расходов на
воспитательную работу с
обучающимися (за
исключением
Нечеткие шкалы
оценок
высокий,
достаточный,
слабый
высокая,
средняя,
низкая
хорошие,
удовлетворительные,
плохие
достаточная,
недостаточная
Группы
характеристик
Свойства
Параметры
Соответствие компетенций
выпускника вуза потребностям
народного хозяйства в сфере
его специализации
Удовлетворение
потребностей народного
хозяйства в
квалифицированных
работниках
Эффективность СВПО
Соответствие количества
выпускников вузов страны
данной квалификации по
данной специальности
потребностям народного
хозяйства1
Эффективность
образовательной деятельности
вуза
Эффективность принятия
управленческих решений в вузе
внеучебной работы)
Число сотрудников вуза,
занятых воспитательной
работой с
обучающимися (за
исключением
внеучебной работы)
Количество часов в
учебном плане вуза,
выделенное для
воспитательной работы с
обучающимися (за
исключением
внеучебной работы)
Степень соответствия
набора компетенций
выпускника вуза
потребностям народного
хозяйства
Модуль разности между
числом работников
данной квалификации,
достаточным для
удовлетворения
потребностей народного
хозяйства, и числом
выпускников вузов
страны данной
квалификации за
одинаковый период
времени
Удельная
ресурсоемкость
Удельная оперативность
Удельная оценка
качества обучения
Результативность
Ресурсоемкость
Оперативность
Нечеткие шкалы
оценок
высокая,
недостаточная
высокое,
неполное,
слабое
высокая,
нормальная,
низкая
Говоря об оценке качества образования, нельзя игнорировать тот факт,
что качество является динамическим свойством, параметры которого постоянно
изменяются с течением времени. Эта динамика оказывает непосредственное
влияние не только на оценку качества, на ее результаты, но и на методологию
оценивания, включая МСОК. Поэтому в данной работе рассматриваются общие
принципы формирования системы оценки качества СВПО, которая в каждом
конкретном случае использования может быть модифицирована в соответствии
1
Может быть определено для конкретного вуза (см. глава 3).
68
с целями и задачами оценки. Вот почему для ряда свойств, например, для
«Уровня организации научно-исследовательской работы студентов» (см.
таблицу), среди прочих предложен параметр «Число студенческих научноисследовательских работ, результаты которых были публично представлены»
без указания периода времени, за который это число берется – выбор
временного интервала остается за теми, кто в каждом отдельно взятом случае
проводит оценку качества СВПО.
Таким образом, сформирован набор существенных свойств системы
высшего профессионального образования для частного случая (вуза), используя
который, можно проводить как комплексную оценку качества образовательной
деятельности университетов, академий и институтов на нечетких шкалах, так и
детализированный количественный анализ отдельных характеристик высших
учебных заведений.
2.3 Критерии оценки интегральной эффективности экономической
системы высшего профессионального образования
Говоря об «оптимальном соотношении затрат и качества в сферах
образования и науки», обеспечение которых согласно ФЦПРО позволит
достичь цели формирования качественных образовательных программ и
подготовки конкурентоспособных специалистов, необходимо отметить, что
критерии подобной оптимальности в определенной мере служат критериями
эффективности образовательной системы [8].
При
этом
эффективность
образования,
представляющая
собой
соотношение между ресурсными затратами на образовательный процесс и
оценкой качества его результатов, находится в прямой зависимости от качества
образования [84, 100, 101]. В. А. Болотов утверждает, что «...качество
образования не тождественно качеству обученности. Оценка качества
образования подразумевает оценку качества образовательных достижений
69
обучающихся и оценку качества образовательного процесса» [48]. В связи с
этим утверждение о прямой зависимости эффективности системы подготовки
кадров
от
ее
качества
справедливо
постольку,
поскольку
качество
компетентности выпускников вузов и качество самого процесса формирования
этой компетентности составляют основу оценки будущих доходов от
затраченных ресурсов [85, 90]. Именно разница между величиной таких
доходов и образовательных издержек позволяет рассчитать эффективность
системы подготовки кадров [21, 35, 61, 65, 96].
Однако для описания корректной процедуры расчета, результаты которой
могут быть подвергнуты критическому анализу на адекватность эмпирическим
данным,
необходимо
выявить
и
обосновать
критерии
эффективности
подготовки выпускников в образовательных системах. Выше было отмечено,
что до определенной степени их роль могут играть критерии оптимальности
соотношения затрат и качества в сфере образования. Тем не менее, до сих пор
не
выработано
четкой
системы
количественных
показателей
качества
подготовки кадров [26, 28, 63]. Наряду с этим, неоднозначный характер носит
процедура оценки соответствующих затрат.
Как было отмечено выше, с позиций системного анализа качество системы
представляет собой свойство или совокупность существенных ее свойств,
обуславливающих ее пригодность для использования по целевому назначению.
Необходимый уровень качества системы задается множеством правил
(условий), которым должны удовлетворять показатели существенных свойств
системы, а проверка их выполнения, собственно, и представляет собой
оценивание качества системы.
Требуемый уровень показателей существенных свойств системы в
некоторой степени определяется величиной затраченных ресурсов, однако
прямой зависимости здесь нет. Иными словами, существуют различные
методики расчета затрат (костинга): по ресурсам, по нормативам, ABC-костинг
и т. д., - воспользовавшись которыми, можно оценить в денежных единицах
70
объемы текущих или будущих издержек на подготовку специалистов в той или
иной сфере в тех или иных условиях. Но проблема состоит в том, что величина
пригодности
самой
образовательной
системы,
а,
следовательно,
ее
оптимальность и превосходство, не определяются лишь затратами на ее
создание и функционирование. Можно вложить в повышение квалификации
работников предприятия львиную долю его годового оборота, и в итоге так и не
добиться повышения эффективности их труда. С другой стороны, справедливо
утверждать, что эффективность образовательной системы определяется
соотношением произведенных ресурсных затрат и ее качества в целом [112,
121, 124, 125, 128].
Вследствие
этого,
цепочка
взаимосвязей
между
вышеуказанными
величинами представляется следующим образом: производительность труда
работников, рост которой служит одним из решений проблемы кадрового
дефицита в стране, определяется его эффективностью, которая в достаточно
существенной степени зависит от уровня квалификации работников [21, 35, 39,
58]. Последняя, в свою очередь, является результатом функционирования,
выходным параметром СВПО и определяется ее качеством. Однако решение
проблемы дефицита квалифицированных кадров состоит не столько в том,
чтобы обеспечить должный уровень производительности человеческого труда,
сколько в том, чтобы достичь необходимого уровня производительности
экономики в целом за счет обеспечения ее кадровыми ресурсами с требуемыми
компетенциями в нужном объеме. А это возможно лишь при условии
достаточной эффективности образовательной системы, которая определяется
соотношением затрат и уровнем качества образования, достигнутым с их
помощью.
С позиции системного анализа эффективность системы представляет собой
комплексное
операционное
свойство
процесса
ее
функционирования,
характеризующее его соответствие цели операции (выполнению задач системы)
[18, 20, 30]. Она измеряется в показателях результативности, ресурсоемкости и
71
оперативности по итогам выполнения операции, а также по качеству
технологии (алгоритма), обеспечивающей получение результатов [18, 20, 30].
Под операцией в общем смысле мы будем подразумевать обучение (подготовку
выпускников
как
составляющую
образовательного
процесса).
Тогда
результативностью обучения (Р) следует считать количество выпускников (В) с
требуемым уровнем квалификации (К), ресурсоемкостью (Ре) — величину
затрат (З) на их подготовку, а оперативностью (О) — отношение реальных
сроков обучения (Тр) студентов вуза к запланированным (Тп):
Р = Вк
Ре = ЗВк
О = Тр/Тп
Отношение
ресурсоемкости
к
результативности
назовем
удельной
ресурсоемкостью (величиной затрат на подготовку одного выпускника вуза в
среднем):
Реу = Ре/Р = Звк/Вк (2)
Удельной оперативностью (соотношением реального и планового сроков
подготовки
одного
выпускника
вуза
в
среднем)
назовем
отношение
оперативности к результативности:
Оу = О/Р = Тр/(Тп*Вк) (3)
Следует отметить, что при оценке эффективности СВПО оперативность
обучения так же, как и ее удельная величина, должна приниматься во внимание
в двух случаях:
- если числовое значение оперативности заметно превышает единицу, то
есть процесс обучения длится дольше определенного учебным
72
планом срока; на практике такая ситуация возможна, когда в
текущем учебном году значительная доля числа учащихся вуза
отчисляются
по
неуважительной
причине
с
возможностью
последующего восстановления (п. 4, ст. 16 Федерального закона «О
высшем и послевузовском профессиональном образовании» № 125ФЗ от 22.08.1996 [7]);
- если числовое значение оперативности существенно меньше единицы, то
есть процесс обучения осуществляется быстрее, чем предусмотрено
учебным планом вуза; на практике подобная ситуация может
сложиться, когда в текущем учебном году значительная доля числа
учащихся
вуза
проходит
подготовку
по
ускоренным
индивидуальным учебным планам или в форме экстерната (п. 8, п. 9,
ст.
6
Федерального
закона
«О
высшем
и
послевузовском
профессиональном образовании» № 125-ФЗ от 22.08.1996 [7]).
При этом степень существенности доли таких учащихся определяется,
исходя из общих целей оценки качества СВПО, и должна устанавливаться
руководством вуза. Вполне допустимым можно считать решение, согласно
которому даже единичный случай отчисления по неуважительной причине или
обучения в экстернате является достаточным основанием для учета величины
удельной оперативности в оценке эффективности вуза как СВПО.
Уровень качества технологии (алгоритма), обеспечивающей получение
результатов, в целях настоящего исследования примем эквивалентным оценке
качества образовательного процесса вуза. Качество образовательного процесса,
в свою очередь, можно оценить по существенному свойству вуза «Соответствие
учебных планов и программ учебных дисциплин требованиям государственных
образовательных стандартов по уровню и содержанию» (см. табл. 2).
Введем понятие интегральной эффективности СВПО как свойства
образовательной системы, объединяющего разнородные характеристики и
73
параметры
оценки
соотношения
затраченных
ресурсов
и
полученных
результатов процесса обучения.
Тогда в качестве возможных критериев для оценки интегральной
эффективности подготовки в СВПО можно предложить величины удельной
ресурсоемкости, удельной оперативности и результативности образовательной
системы, выраженной через удельную оценку качества обучения (качества
обучения в среднем на одного выпускника) и степень соответствия количества
выпускников потребностям общества. Вместе с тем, оценка качества СВПО с
использованием указанных критериев имеет смысл лишь в том случае, если
допустить,
что
по
окончании
обучения
подавляющее
большинство
выпускников вуза, интегральная эффективность которого высока, смогут
работать в должности, соответствующей их специализации. Как отмечалось
ранее,
утверждение,
согласно
которому
эффективность
труда
квалифицированных специалистов зависит лишь от качества их знаний,
навыков и умений, в общем случае неверно. Эффективность труда также
определяется множеством других факторов, включая состояние здоровья,
условия труда, мотивацию и т. д. Однако решение задачи детерминации
влияния этих параметров на эффективность образовательной системы выходит
за рамки настоящего исследования.
Во многом вследствие подобных трудностей с учетом неколичественных
и ненормированных факторов эффективности в общем случае неразрешимой
представляется
задача
создания
универсального
алгоритма
оценки
интегральной эффективности образовательной системы как соотношения
между ресурсными затратами на ее организацию и функционирование и
будущими доходами от ее использования. Одним из вариантов частного
решения может стать сбор и анализ данных об оценках производительности и
эффективности труда сотрудников предприятий различных отраслей народного
хозяйства в периоды до и после повышения ими квалификации.
74
Академическое
сообщество
ОГВ, госведомства
СМИ
Работодатели
Выпускники
Сбор информации для
оценки показателей
качества образования
Интернет
Учащиеся
Абитуриенты
Международное
сообщество
Оценка
ресурсоемкости
Внутренние
источники вуза
Оценка
оперативности
ниже
Сравнение с
нормативом
выше
Сравнение с
нормативом
Лица, влияющие на
принятие решений
Оценка
результативности
выше
Сравнение с
нормативом
ниже
Принятие
управленческого
решения:
- сокращение издержек;
- изменение планового
набора абитуриентов;
- сокращение штата и т.д.
Принятие управленческого
решения:
- устранение академических
задолженностей;
- отчисление студентов с
грубыми
нарушениями
дисциплины и т.д.
выше
ниже
Принятие управленческого
решения:
- ревизия учебных программ;
модернизация
учебнометодического обеспечения;
- повышение квалификации
ППС;
- увеличение предельного
контингента учащихся и т.д.
Моделирование принятия решения
нет
Результат
удовлетворительный
да
Следующий
цикл
управления
Изменение
Реализация принятых
управленческого решения
решений
Рисунок 10 – Схема методики управления непрерывным инновационным развитием вуза
75
Подобный эмпирический анализ помог бы проверить наличие
обусловленности
роста
эффективности
труда
повышением
уровня
профессионализма кадрового состава. Тем не менее, даже в случае успешного
подтверждения гипотез нельзя исключать влияние других вышеуказанных
факторов
на
эффективность
и
производительность
труда.
Поэтому
предложенные критерии могут служить одними из индикаторов интегральной
эффективности высшего профессионального образования наряду с прочими
показателями и применяться в программном планировании государственной
образовательной
политики,
в
частности,
при
принятии
решений
о
распределении целевого финансирования и составлении рейтинга вузов.
Схематично методика управления непрерывным инновационным развитием
экономической системы вуза представлена на рисунке 10.
2.4 Выводы
Показатели
жизнедеятельности)
существенных
СВПО
свойств
должны
(количественные
соответствовать
показатели
конкретным
количественным требованиям ее внешнего окружения, таким, как необходимое
для выполнения плановых объемов тех или иных работ число специалистов
соответствующей квалификации, распределение квалифицированных кадров по
отраслям, по регионам и т. д. Совокупность степеней соответствия (модулей
разностей) между показателями свойств СВПО и требованиями окружения
представляет собой количественную оценку качества СВПО.
Результатом оценивания качества СВПО должно быть сформулированное
в соответствии с конкретным набором критериев заключение о степени
адекватности показателей существенных свойств СВПО условиям окружающей
среды,
то
есть
социально-экономическим
потребностям
общества,
представленное в форме высказываний (например, предикатов). Поскольку
совокупность знаний о социально-экономических потребностях того или иного
76
общества на той или иной стадии его развития, а также о способах и об оценке
степени
их
удовлетворения
носит
неопределенный,
необъективный
и
неструктурированный характер, наиболее адекватным задачам оценки качества
СВПО инструментарием служит методология теории нечетких множеств и
нечеткой логики (например, использование лингвистических переменных при
описании объектов СВПО). Многокритериальная система оценки качества
высшего профессионального образования (МСОК)
представляет собой
совокупность методов, средств и алгоритмов определения неколичественных
параметров характеристик качества процесса и результата подготовки
выпускников учреждений высшего профессионального образования, качества
управления образовательным процессом, а также способов количественного
анализа этих параметров в целях оценки эффективности образовательной
системы высшего профессионального образования. В целях формулировки
критериев для оценки качества СВПО сформирован набор существенных
свойств
системы
высшего
образования,
включающий
показатели
госаккредитации вузов. Используя данный набор, можно проводить как
комплексную оценку качества образовательной деятельности университетов,
академий и институтов на нечетких шкалах, так и детализированный
количественный анализ отдельных характеристик высших учебных заведений.
Одним из наиболее весомых параметров качества СВПО и существенных
характеристик СВПО является эффективность образовательного процесса. В
качестве возможных критериев для оценки эффективности подготовки в СВПО
предложены величины удельной ресурсоемкости, удельной оперативности и
результативности образовательной системы, которые могут служить одними из
индикаторов эффективности высшего профессионального образования наряду с
прочими
показателями
и
применяться
в
программном
планировании
государственной образовательной политики, в частности, при принятии
решений о распределении целевого финансирования и составлении рейтинга
вузов.
77
Глава 3. Оценка эффективности как инструмент управления
непрерывным
инновационным
развитием
экономической
системы
высшего профессионального образования
3.1 Методика оценки показателей интегральной эффективности
экономической системы высшего профессионального образования
В рамках настоящего исследования в качестве показателей интегральной
эффективности СВПО (и вуза как частного случая) были предложены величины
удельной ресурсоемкости, удельной оперативности и результативности
обучения. Опишем методику оценки данных величин.
Удельная ресурсоемкость (Реу – величина затрат на подготовку одного
выпускника вуза в среднем) определена как отношение ресурсоемкости
обучения к его результативности.
Результативность, то есть количество выпускников, в данном случае
определяется на основании протоколов аттестационной комиссии по итогам
сдачи государственных экзаменов и защиты дипломных проектов (работ) или
иных квалификационных работ. Результативность также включает в себя
удельную оценку качества обучения и степень соответствия количества
выпускников потребностям общества
Ресурсоемкость определяется как сумма затрат на реализацию обучения
(подготовки выпускников) в вузе.
В соответствии с решением коллегии Министерства образования России
от 10.04.2001 №8/1 и приказом Министерства образования России от 26.04.2001
№1868 Управление лицензирования, аккредитации и аттестации разработало
примерную
методику
расчета
показателя
стоимости
реализации
профессиональной образовательной программы вуза и филиала (показателя
экономической устойчивости образовательного учреждения) для использования
при лицензировании профессиональных образовательных программ, а также
78
при государственной аккредитации вуза [15]. В соответствии с данной
методикой (далее – методика МО РФ) затраты на обучение одного студента
рассчитываются по каждой лицензированной образовательной программе
(специальности подготовки) вуза. При этом стоимость обучения одного
студента государственного вуза, получающего образование за счет бюджета,
рассчитывается как отношение расходов федерального бюджета, затраченных
на Рособразование (правопреемник Минобразования России в части реализации
образовательной политики государства), к общему числу студентов в стране
(приведенный контингент, рассчитывается по формуле: «количество студентов
очной формы обучения» + 0,25 х «количество студентов очно-заочной формы
обучения»
+
0,1 х «количество студентов заочной формы обучения»). К полученному
значению необходимо прибавить сумму внебюджетного финансирования
обучения [15]. Тогда формула расчета ресурсоемкости обучения одного
студента (Реу) примет следующий вид:
Реу = (Вб + БРО)/(КО + 0,25*КОЗ + 0,1*КЗ), (4)
где Вб – внебюджетные средства, БРО – бюджетное финансирование
Рособразования, КО – количество студентов очной формы обучения, КОЗ –
количество студентов очно-заочной формы обучения, КЗ – количество
студентов заочной формы обучения.
Таким образом, одним из возможных методических подходов к
определению удельной ресурсоемкости обучения в государственном вузе по
каждой специальности может служить методика МО РФ с той лишь поправкой,
что к расчету необходимо принимать бюджетные средства, выделяемые
данному вузу, а также внебюджетные средства, выделяемые данным вузом на
обучение:
79
Реу = (Вб + БРО)В/(КО + 0,25*КОЗ + 0,1*КЗ)В, (5)
где индекс «В» означает выбор значений вышеуказанных переменных
данной формулы из расчета на вуз.
Согласно вышеуказанным документам, положенным в основу методики
МО РФ, а также Письму Министерства образования России «О введении
показателя экономической устойчивости образовательного учреждения при его
лицензировании
и
аккредитации»
№24-51-99ин/10
от
09.11.01
[14]
негосударственные вузы могут рассчитать ресурсоемкость обучения своих
студентов в соответствии со статьями расходов, представленных в бизнес-плане
реализации профессиональной образовательной программы (см. табл. 3).
Данный бизнес-план вузы предоставляют при направлении заявок на
лицензирование на каждый последующий учебный год новых образовательных
программ
(специальностей
подготовки)
высшего
профессионального
образования.
Таблица 3 – Типовой бизнес-план реализации профессиональной
образовательной программы (специальности) в образовательном учреждении
Составляющие расходов
Заработная
плата
педагогического
персонала (ППС) (ЗП)
Расходы
на
комплектование
библиотечного фонда (Бф)
Расходы по организации и обеспечению
учебного процесса (Уп)
Расходы
на
издание
учебнометодической и научной литературы,
раздаточных материалов (И)
Расходы на научную работу со
студентами (НС)
Расходы на культурно-спортивную
работу со студентами (КС)
Зарплата
учебно-вспомогательного,
Затраты на
организацию
учебного
процесса
(до
получения
лицензии)
–
–
–
80
Примерные затраты по курсам обучения (в
тыс. руб.)
1
2
3
4
5
научного,
административноуправленческого
и
инженернотехнического персонала (ЗС)
Хозяйственные
расходы
общевузовского характера, в том числе:
приобретение оборудования, мебели и
хозяйственного инвентаря;
аренда и коммунальные платежи;
оплата услуг связи;
расходы по содержанию транспортных
средств;
расходы на охрану территории;
расходы на текущий ремонт (Х)
Прочие расходы, в том числе:
реклама образовательной деятельности;
командировки и служебные поездки;
повышение квалификации ППС и
сотрудников вуза;
налоги и платежи в бюджет (П)
Тогда
формула
расчета
удельной
ресурсоемкости
обучения
в
негосударственном вузе по данной специальности будет иметь следующий вид:
Реу = (ЗП + Бф + Уп + И + НС + КС + ЗС + Х + П)/(КО + 0,25*КОЗ + 0,1*КЗ)В (6)
Как отмечалось ранее, чем ниже удельная ресурсоемкость обучения, тем
выше экономическая эффективность СВПО в целом при прочих равных
условиях. Удельная ресурсоемкость Реу может снижаться либо с увеличением
числа
студентов
при
неизменных
расходах
на
обучение
или
при
непропорционально малом их росте, либо при сокращении общей суммы затрат, в
частности, по статьям расходов на заработную плату сотрудников не из числа ППС,
культурно-спортивную работу со студентами, прочих расходов (реклама,
командировки, ремонт и т. д.). Однако необходимо принять во внимание, что
сокращение расходов должно быть экономически целесообразным и ни при каких
условиях не приводить к снижению качества обучения. Это означает, что снижение
удельной ресурсоемкости повысит экономическую эффективность вуза лишь в том
случае, если не понизится оценка ни по одному из двух других показателей
экономической эффективности СВПО.
81
Для качественной оценки удельной ресурсоемкости необходимо ввести
эталонное значение величины расходов на обучение. В целях упрощения
процедуры расчета используем как эталон размер государственного бюджета,
выделяемого ежегодно на финансирование государственных вузов страны.
Реу = «нормальная», если затраты на обучение одного студента вуза в
среднем в текущем учебном году примерно соответствуют госбюджетному
финансированию, выделяемому вузу, или если подобные затраты эквивалентны
госбюджетному финансированию в среднем по вузам, проводящим обучение по
данной специальности (для негосударственных вузов).
Реу = «высокая», если затраты на обучение одного студента вуза в среднем в
текущем учебном году более чем на 50% превышают размеры бюджетного
финансирования, выделяемого вузу, или если подобные затраты превышают
госбюджетное финансирование более чем на 50% в среднем по вузам, проводящим
обучение по данной специальности (для негосударственных вузов).
Реу = «низкая», если затраты на обучение одного студента вуза в среднем в
текущем
учебном
году
меньше
объемов
бюджетного
финансирования,
выделяемого вузу, более чем на 50% или если подобные затраты меньше
госбюджетного финансирования более чем на 50% в среднем по вузам,
проводящим обучение по данной специальности (для негосударственных вузов).
Удельная оперативность обучения (Оу), строго говоря, представляет
собой коэффициент, определяющий скорость подготовки выпускника вуза по
образовательной программе его специальности.
При Оу = 1/Вк удельная оперативность является «нормальной», реальные
сроки обучения совпадают с запланированными.
При Оу < 1/Вк удельная оперативность является «высокой», подготовка
части студентов осуществляется по ускоренным программам обучения.
При Оу > 1/Вк удельная оперативность является «низкой», часть
студентов оканчивают вуз позже сроков, предусмотренных учебными планами.
82
Учет удельной оперативности в оценке интегральной эффективности
СВПО остается на усмотрение тех, кто проводит оценку качества СВПО, в силу
влияния фактора существенности доли учащихся (см. выше), срок обучения
которых меньше или больше плановых значений. Следует отметить, что чем
выше удельная оперативность, тем выше интегральная эффективность СВПО
при прочих равных условиях, поскольку это означает сокращение среднего
времени подготовки одного выпускника вуза при неизменных затратах
ресурсов и качестве обучения.
Рассмотрим вопрос о взаимосвязи показателей удельной оперативности и
удельной ресурсоемкости обучения. Разработка и реализация индивидуальных
учебных планов ускоренной подготовки требует дополнительных затрат, в
частности, по оплате труда профессорско-преподавательского состава (учебные
часы и аттестации), поэтому в общем случае рост удельной оперативности (при
Оу < 1/Вк) ведет к увеличению удельной ресурсоемкости обучения в вузе.
Однако в случае, когда величина удельной оперативности близка к
нормальному
значению
(Оу
≈
1/Вк),
подобной
зависимостью
можно
пренебречь. При этом снижение удельной оперативности приводит к
сокращению удельной ресурсоемкости, только пока выполняется условие Оу <
1/Вк.
Пусть заданы функции Оу(t) и Реу(t), где t – аргумент времени.
Предположим, что значения функций линейно зависят от значений аргумента.
Допустим
также,
что
зависимость
между
значениями
функций
прямая
пропорциональная. Тогда взаимосвязь показателей удельной оперативности и
удельной ресурсоемкости обучения можно условно отобразить на графике (см. рис.
11). Горизонтальная линия – графическое отображение границы нормального
значения удельной оперативности. Все значения функции Оу(t), расположенные
выше ее уровня, являются низкими и не оказывают влияния на рост удельной
ресурсоемкости обучения. Вместе с тем, повторное снижение удельной
83
оперативности, как показано на графике, приводит к снижению удельной
ресурсоемкости до прежнего уровня.
Рисунок 11 – Взаимосвязь удельной оперативности и удельной
ресурсоемкости обучения
Отсюда можно сделать вывод, что при оценке интегральной эффективности
СВПО величину удельной оперативности следует принимать во внимание с учетом
взаимосвязи ее с удельной ресурсоемкостью и при условии Оу < 1/Вк.
Опишем нечеткие множества оценок для удельных ресурсоемкости и
оперативности и зададим функции принадлежности для их элементов [17, 25,
29, 33, 94].
Пусть
универсальное
множество
ХРе
соответствует
следующему
множеству оценок удельной ресурсоемкости обучения в вузе по данной
специальности:
84
ХРе = {«высокая», «нормальная», «низкая»}
Присвоим каждому элементу множества ХРе численный эквивалент таким
образом, что верно равенство ХРе = B, где B = {5, 3, 1}. Тогда нечеткое
множество ÃРе, которое соответствует нечеткому понятию «экономичное
использование ресурсов», может быть представлено в виде:
ÃРе = {<1/1>, <0,6/3>, <0/5>}
Тогда значения функции принадлежности нечеткому множеству ÃРе
(степени принадлежности) имеют вид: μ
A
(1) = 1 (оценка «низкая» полностью
соответствует нечеткому понятию), μ A (3) = 0,6, μ A (5) = 0.
Пусть
универсальное
множество
ХО
соответствует
следующему
множеству оценок удельной оперативности обучения в вузе по данной
специальности:
ХО = {«высокая», «нормальная», «низкая»}
Присвоим каждому элементу множества ХО численный эквивалент таким
образом, что верно равенство ХО = С, где С = {5, 3, 1}. Тогда нечеткое
множество ÃО, которое соответствует нечеткому понятию «оперативная
подготовка выпускников», может быть представлено в виде:
ÃО = {<1/5>, <0,7/3>, <0/1>}
Тогда значения функции принадлежности нечеткому множеству ÃО
(степени принадлежности) имеют вид: μ A (5) = 1 (оценка «высокая» полностью
соответствует нечеткому понятию), μ A (3) = 0,7, μ A (1) = 0.
85
Ранее было отмечено, что образовательная система для одного
выпускника считается экономически эффективной, если ее выходным
параметром служит квалификация такого качества, уровень которого является
необходимым и достаточным в заданных условиях и обеспечивается
минимальными затратами из всех возможных вариантов соотношения удельной
ресурсоемкости и удельной оперативности.
Затраты на обучение (затраты – З) при прочих равных условиях, как
показано
на
графике,
минимальны,
если
минимальна
его
удельная
ресурсоемкость и удельная оперативность стремится к нормальному значению:
З → 0 при Peу → 0 и Оу ≈ 1/Вк
Исходя из вышесказанного, еще одним важным фактором, влияющим на
интегральную эффективность вуза (Эи), является уровень качества подготовки
его выпускников. В целях настоящего исследования, как отмечалось ранее,
качеством подготовки выпускника вуза является степень соответствия
квалификации выпускника требованиям (ожиданиям) внешней среды СВПО (в
том числе социально-экономическим потребностям общества) [54, 57, 65].
Требования
отдельных
субъектов
внешней
среды
СВПО
являются
подмножествами множества ожиданий внешней среды СВПО в целом.
С позиций профессиональных сообществ (работодателей, академического
сообщества,
госведомств)
требования
к уровню
квалификации можно
формализовать в виде профессиональных стандартов. Так, с сентября 2006 г. по
июнь 2007 г. в соответствии с решением Совета по информационным
технологиям при Министре информационных технологий и связи РФ при
организационной
поддержке
информационного
общества
предприятий
компьютерных
Департамента
Мининформсвязи
и
стратегии
России
информационных
86
и
построения
Ассоциации
технологий
(АПКИТ)
осуществлялся проект разработки профессиональных стандартов для отрасли
информационно-телекоммуникационных технологий (ИТ) [23].
В результате его реализации были подготовлены и утверждены девять
стандартов по наиболее массовым и востребованным рынком труда профессиям
в области ИТ: программист, системный администратор, специалист по
информационным системам, системный аналитик, специалист по системному
администрированию, менеджер по продажа решений и сложных технических
систем, менеджер информационных технологий, администратор баз данных,
специалист по информационным ресурсам. Структура стандартов включает
общие требования по уровням квалификации специалистов, необходимый
образовательный ценз по каждому квалификационному уровню, перечни
должностных обязанностей, а также знаний, умений и навыков, требуемых для
их исполнения, требования к практическому опыту (количество лет), к
необходимости сертификации и к состоянию здоровья [23].
Таким
выпускника
образом,
определение
требованиям
степени
подобных
соответствия
профессиональных
компетенций
стандартов
(по
конкретному квалификационному уровню), проводимое в форме экспертизы,
можно считать оценкой качества его подготовки по специальности. В процессе
экспертизы оценки, указанные в приложении к диплому (аттестационном
листе), сравниваются с требованиями перечня знаний, умений и навыков,
необходимых для исполнения каждой должностной обязанности (для каждого
квалификационного уровня), содержащегося в профстандарте. Например, если
выпускник вуза по специальности «Прикладная информатика (в экономике)» в
дипломе
имеет
«Информационные
оценки
системы
«удовлетворительно»
и
технологии»
по
и
дисциплинам
«Проектирование
информационных систем», а в перечне требований профессионального
стандарта по профессии «Специалист по информационным системам» по
второму квалификационному уровню в числе знаний, необходимых для
выполнения им своих должностных обязанностей, указаны такие разделы, как
87
«Программные средства и платформы инфраструктуры информационных
технологий предприятий»,
информационных
структурные
систем»,
языки
«Устройство и функционирование современных
«Основы
программирования»,
программирования»,
«Современные
«Современные
объектно-
ориентированные языки программирования», «Языки современных бизнесприложений»,
«Современные
методики
тестирования
разрабатываемых
информационных систем» и т. д., то вполне очевидно, что качество подготовки
такого выпускника не вполне соответствует требованиям данной профессии.
Тем не менее, с целью снижения вероятности ошибки при оценке
компетентности выпускника, помимо вышеуказанного, необходимо учитывать
содержание
и
результаты
его
выпускной
квалификационной
работы
(дипломного проекта), а также имеющийся на момент проведения экспертизы
опыт работы по специальности обучения.
Поскольку работа по составлению профессиональных стандартов по всем
специальностям высшего профессионального образования не завершена, в виду
отсутствия профстандартов по конкретной специальности можно использовать
в качестве эквивалента требования к компетенциям выпускника, описанные в
соответствующем федеральном государственном образовательном стандарте.
Далее будем исходить из посылки, что профессиональные стандарты по
специальности, для которой производится оценка интегральной эффективности
обучения, разработаны и утверждены. Вместе с тем, необходимо учитывать,
что
при
несовпадении
требований
федеральных
государственных
образовательных и профессиональных стандартов первые в части подобного
несоответствия имеют приоритет.
Результаты экспертизы можно сформулировать в виде качественной
оценки по нечеткой шкале из табл. 2 (см. существенное свойство вуза
«Соответствие качества подготовки обучающихся и выпускников требованиям
государственных
образовательных
стандартов»,
параметры
«Результаты
промежуточного контроля знаний», «Результаты учебной и производственной
88
практик»,
«Результаты
проектирования»):
госэкзамена»,
«высокие»,
«Результаты
«положительные»,
дипломного
«средние»,
«слабые»,
«низкие».
С позиций внешней среды СВПО в целом требования к уровню
подготовки
выпускников
выражаются,
в
первую
очередь,
в
степени
удовлетворения потребностей общества в квалифицированных специалистах
(работниках). При этом численно эти потребности можно выразить в
количестве работников того или иного уровня квалификации, необходимом для
выполнения плановых задач по различным отраслям народного хозяйства [65].
Таким образом, здесь качество обучения на конкретной специальности в целом
по стране измеряется соотношением реального и планового (требуемого)
количества выпускников с тем или иным уровнем квалификации.
Поскольку количество выпускников каждого вуза страны – известное
число, плановый показатель выпуска по конкретной специальности для
каждого вуза на текущий учебный год можно рассчитать, исходя из его вклада
(веса) в общий выпуск по данной специальности в стране и пропорционально
прогнозируемому числу специалистов, необходимому для решения задач
народного хозяйства в ближайшем году. Последнее рассчитывается, исходя из
основных статистических показателей Федеральной службы государственной
статистики РФ (Росстата), в частности, «Распределение предприятий и
организаций
по
видам
экономической
деятельности»,
«Численность
экономически активного населения, занятых и безработных», «Среднегодовая
численность занятых в экономике по видам экономической деятельности»,
«Число рабочих мест в эквиваленте полной занятости по видам экономической
деятельности», «Распределение численности занятых в экономике по уровню
образования», «Выпуск специалистов государственными и муниципальными
высшими учебными заведениями по группам специальностей» и т. д., а также
согласно результатам отраслевых аналитических исследований, проводимых
органами
государственного
управления,
89
отделениями
государственных
академий
наук,
научно-исследовательскими
институтами,
ассоциациями
предприятий и т. д. [37]. Разумеется, подобный расчет носит ориентировочный
характер и должен корректироваться с поправкой на сезонные, конъюнктурные,
внешнеэкономические и иные колебания значений рыночных индикаторов.
Тогда качество обучения в вузе по данной специальности с позиций
внешней среды СВПО в целом можно оценить, исходя из соотношения
реального и планового (требуемого) количества выпускников с тем или иным
уровнем квалификации с учетом вышеописанных методических указаний в
соответствии с нечеткими шкалами из табл. 2:
− по
свойству
«Соответствие
компетенций
выпускника
вуза
потребностям народного хозяйства в сфере его специализации»,
параметр «Степень соответствия набора компетенций выпускника
вуза
потребностям
народного
хозяйства»
–
«высокая»,
«недостаточная»;
− по свойству «Соответствие количества выпускников вузов страны
данной квалификации по данной специальности потребностям
народного хозяйства», параметр «Модуль разности между числом
работников данной квалификации, достаточным для удовлетворения
потребностей народного хозяйства, и числом выпускников вузов
страны данной квалификации за одинаковый период времени» –
«высокое», «неполное», «слабое».
Множество значений первой шкалы пересекает множество значений
шкалы для экспертизы на соответствие требованиям профстандартов по
элементам «высокие» («высокая») и «слабые» и «низкие» («недостаточная»).
Кроме того, параметр «Степень соответствия набора компетенций выпускника
вуза потребностям народного хозяйства» и свойство «Соответствие качества
подготовки обучающихся и выпускников требованиям государственных
образовательных стандартов» характеризуют качество обучения в вузе с
одинаковых позиций (с точки зрения требований подмножества множества
90
субъектов внешней среды СВПО). Поэтому для оценки качества подготовки
выпускника вуза с позиций внешней среды СВПО в целом следует
использовать
вторую
шкалу
(по
свойству
«Соответствие
количества
выпускников вузов страны данной квалификации по данной специальности
потребностям народного хозяйства») – «высокое», «неполное», «слабое».
Таким образом, качество обучения в вузе необходимо оценивать с двух
позиций – с частной (соответствие требованиям профстандартов) и с общей
(удовлетворение социально-экономических потребностей общества). Оценку
целесообразно проводить в два этапа:
− на
первом
этапе
осуществляется
экспертиза
компетенций
выпускников вуза по данной специальности на соответствие
требованиям профстандартов по минимальным из предусмотренных
в них квалификационных уровнях для высшего профессионального
образования; выбор одного или нескольких профессиональных
стандартов для экспертизы проводится по аналогии с описанием
возможных
сфер
трудоустройства,
содержащимся
в
государственном образовательном стандарте данной специальности;
− на втором этапе для определения уровня качества обучения в вузе по
данной
специальности
с
позиций
внешней
среды
СВПО
(удовлетворение социально-экономических потребностей общества)
выбираются только те выпускники, которые в результате экспертизы
получили оценку своей компетентности не ниже «положительной».
При этом необходимо помнить, что соответствие качества обучения в
вузе по данной специальности требованиям профстандартов (выражающим
качественные потребности народного хозяйства) определяется по каждому
студенту
в
отдельности,
тогда
как
соответствие
качества
обучения
количественным параметрам социально-экономических потребностей общества
оценивается для вуза (подразделения вуза, группы студентов) в целом. В целях
91
определения
интегральной
эффективности
вуза
необходимо
рассчитать
удельную величину оценки качества обучения (Коу), то есть соответствия
качества подготовки по данной специальности требованиям профстандартов в
среднем на одного выпускника.
Опишем нечеткие множества оценок и зададим функции принадлежности
для их элементов по каждому из двух вышеописанных этапов [17, 25, 29, 33,
94].
Пусть
универсальное
множество
Х1
соответствует
следующему
множеству оценок качества обучения в вузе по данной специальности:
Х1 = {«высокие», «положительные», «средние», «слабые», «низкие»}
Присвоим каждому элементу множества Х1 численный эквивалент таким
образом, что верно равенство Х1 = N, где N = {5, 4, 3, 2, 1}. Тогда нечеткое
множество Ã1, которое служит для описания нечеткого понятия (одного из
существенных свойств вуза) «соответствие компетенций выпускника вуза
потребностям народного хозяйства в сфере его специализации», может быть
представлено в виде:
Ã1 = {<1/5>, <0,8/4>, <0,6/3>, <0/2>, <0/1>}
Тогда значения функции принадлежности нечеткому множеству Ã1
(степени принадлежности) имеют вид: μ A (5) = 1 (оценка «высокие» полностью
соответствует нечеткому понятию), μ A (4) = 0,8, μ A (3) = 0,6, μ A (2) = μ A (1) = 0.
Пусть
универсальное
множество
Х2
соответствует
следующему
множеству оценок качества обучения в вузе по данной специальности:
Х2 = {«высокое», «неполное», «слабое»}
Присвоим каждому элементу множества Х2 численный эквивалент таким
образом, что верно равенство Х2 = M, где M = {5, 3, 1}. Тогда нечеткое
92
множество Ã2, которое служит для описания нечеткого понятия (одного из
существенных свойств вуза) «соответствие количества выпускников вуза
данной квалификации по данной специальности потребностям народного
хозяйства», может быть представлено в виде:
Ã2 = {<1/5>, <0,6/3>, <0/1>}
Тогда значения функции принадлежности нечеткому множеству Ã2
(степени принадлежности) имеют вид: μ A (5) = 1 (оценка «высокое» полностью
соответствует нечеткому понятию), μ A (3) = 0,6, μ A (1) = 0.
Следует пояснить, что μ
A
(3) = 0,6, поскольку оценка «неполное»
означает в той или иной степени частичное соответствие количества
выпускников
вуза
по
данной
специальности
потребностям
народного
хозяйства, и для снижения неопределенности было выбрано значение, большее,
чем 0,5, на одну десятую.
Исходя из вышесказанного, удельная величина оценки качества обучения
(Коу) рассчитывается на основе среднего значения экспертиз компетенций
каждого выпускника вуза по данной специальности в текущем учебном году.
Вычисление
данной
величины
сводится
к
определению
среднего
арифметического значений функций принадлежности по оценкам компетенций
выпускников:
n
Σ μ iA (x)
Коу =
i=1
, (7)
n
где n – количество выпускников вуза по данной специальности в текущем
учебном году, μ
i
A
(x) – значение функции принадлежности оценки экспертизы
i-го выпускника, x є X1. Множество значений Коу расположено внутри
93
закрытого интервала [0, 1]. Введем лингвистическую переменную с тем, чтобы
иметь возможность качественной оценки величины Коу:
<β, Т, Х, G, М>,
где β – «удельная оценка качества обучения», Т = {α1, α2, α3, α4, α5} =
{высокое, положительное, среднее, слабое, низкое}, Х = [0, 1], G = {U, CON} (в
данном случае целесообразны только операции объединения и концентрации),
М = {α1 U α2, α2 U α3, α3 U α4, α4 U α5, CON(α5)} (с помощью синтаксических
процедур G получаем семантические процедуры, дающие новые нечеткие
переменные «высокое или положительное», «положительное или среднее»,
«среднее или слабое», «слабое или низкое», которые соответствуют оценкам с
более высокой степенью неопределенности, чем у элементов терм-множества
лингвистической переменной, а также нечеткую переменную «очень низкое»).
Пусть
множеству
универсальное
удельных
множество
оценок
качества
Х3
соответствует
обучения
в
следующему
вузе
по
данной
специальности:
Х3 = {«высокое», «положительное», «среднее», «слабое», «низкое»}
Присвоим каждому элементу множества Х3 численный эквивалент таким
образом, что верно равенство Х3 = L, где L = {1, 0,8, 0,6, 0,4, 0,2}. Тогда
нечеткое множество Ã3, описывающее нечеткое понятие «соответствие
качества
обучения
в
вузе
по
данной
специальности
требованиям
профстандартов и потребностям народного хозяйства в среднем на одного
выпускника», может быть представлено в виде:
Ã3 = {<1/1>, <0,7/0,8>, <0,4/0,6>, <0/0,4>, <0/0,2>}
94
Тогда значения функции принадлежности нечеткому множеству Ã3
(степени принадлежности) имеют вид: μ A (1) = 1 (оценка «высокое» полностью
соответствует нечеткому понятию), μ A (0,8) = 0,7, μ A (0,6) = 0,4, μ A (0,4) = μ
A
(0,2) = 0.
Соответствие количественных значений Коу и качественных удельных
оценок обучения в вузе по нечеткой шкале представлено в таблице 4.
Таблица 4 – Соответствие количественных и качественных удельных
оценок обучения в вузе
Коу (количественная)
1
(0,8, 1)
0,8
(0,6, 0,8)
0,6
(0,4, 0,6)
0,4
(0,2, 0,4)
0,2
(0,2, 0]
μ A (x)
1
Коу (качественная)
«высокое»
«высокое или положительное»
«положительное»
«положительное или среднее»
«среднее»
«среднее или слабое»
«слабое»
«слабое или низкое»
«низкое»
«очень низкое»
0,7
0,4
0
0
Интегральную эффективность вуза как СВПО целесообразно определять
по каждой специальности подготовки в отдельности на основании подсчета
удельной оценки качества обучения по данной специальности, а также с учетом
оценки соответствия количества выпускников той или иной квалификации по
всем специальностям подготовки вуза потребностям народного хозяйства при
условии минимальных затрат ресурсов: З → 0 при Peу → 0 и Оу ≈ 1/Вк.
Определить качественное значение величины интегральной эффективности
вуза можно по нечеткой шкале с помощью таблицы 5.
Таблица 5 – Зависимость удельной экономической эффективности вуза от
других величин
Удельная оценка
качества обучения
(Коу)
Соответствие
кол-ва
выпускников
Удельная
оперативность
обучения (Оу)
95
Удельная
ресурсоемкость
обучения (Реу)
Удельная
экономическая
эффективность вуза
(учащихся)
потребностям
общества (Х2)
(подразделения) (Эу)
«высокая»
«высокое»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«высокое», «высокое
или положи«неполное»
тельное»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«слабое»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«высокое»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«положительное»,
«положительное или
среднее»,
«среднее»
«неполное»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«слабое»
«нормальная»
«низкая»
«среднее или
«высокое»
слабое»,
«слабое»,
«слабое или низкое»,
«низкое»,
«очень низкое»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
96
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«низкая»
«нормальная»
«низкая»
«нормальная»
«низкая»
«нормальная»
«низкая»
«низкая»
«нормальная»
«низкая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«неполное»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«слабое»
«нормальная»
«низкая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
«высокая»
«нормальная»
«низкая»
Таким образом, высокая интегральная эффективность обучения по
данной специальности в вузе как СВПО достигается только при условии, что
удельное качество обучения является высоким или положительным, количество
выпускников вуза по данной специальности полностью удовлетворяет
потребностям общества, удельная оперативность обучения при этом является
высокой или нормальной, а удельная ресурсоемкость подготовки выпускника –
нормальной или низкой:
Эу = «высокая» при
Коу ∈ (0,8, 1]
μ A (х) = 1, х ∈ Х2
(μ A (х) = 1) ∩ (μ A (х) = 0,7), х ∈ ХО
(μ A (х) = 1) ∩ (μ A (х) = 0,6), х ∈ ХРе
Совокупность показателей интегральной эффективности обучения в вузе
по всем специальностям подготовки согласно его лицензии следует считать
оценкой его интегральной эффективности в целом как СВПО. Подобная оценка
должна производиться ежегодно не позднее начала учебного года по итогам
предыдущего в соответствии с аналитическими отчетами, докладами и иными
публикациями
и
документами
профильных
ведомств
и
организаций,
проводящих исследования СВПО, актуальными статистическими данными
97
Росстата, действующими документами государственных образовательных и
профессиональных
российского
и
стандартов
и
международного
иными
нормативно-правовыми
законодательства
в
сфере
актами
высшего
профессионального образования.
При этом необходимо принять во внимание, что отсутствие более или
менее определенных и точных оценок по одному из показателей (например, по
удельной
ресурсоемкости
или
соответствию
количества
выпускников
потребностям народного хозяйства) повышают неопределенность (нечеткость)
общей оценки вуза, однако не должны служить поводом для отказа от работы по
определению текущего уровня и повышению качества управления СВПО.
3.2 Методика управления качеством проектов вуза с помощью
оценки эффективности форм научно-исследовательской работы
Одним
из
существенных
свойств
вуза,
входящих
в
группу
аккредитационных показателей, является «Уровень организации научноисследовательской работы студентов» (см. табл. 2). В целях настоящего
исследования возьмем более высокий уровень обобщения и далее будем
рассматривать научно-исследовательскую работу (НИР) студентов и аспирантов
(адъюнктов) как учащихся (выпускников) одного вуза.
Научно-исследовательская работа студентов и аспирантов (НИРСА)
является обязательной, неотъемлемой частью подготовки и инновационного
обучения квалифицированных специалистов как составляющая триединого
образовательного процесса: учебно-воспитательного, научного и практического.
Отечественные вузы используют различные системы организации НИРСА.
Основной целью НИРСА является приобретение и совершенствование навыков
исследовательской
выполнения
задач
и
инновационной
фундаментальной
деятельности,
и
прикладной
необходимых
науки,
для
включая
приоритетные направления развития науки и техники. Традиционно система
98
НИРСА
включает
два
компонента:
учебно-исследовательскую
работу
студентов и аспирантов (УИРСА), осуществляемую в учебное время в
соответствии с государственными образовательными стандартами, учебными
планами и паспортами научных специальностей, а также работу студентов и
аспирантов во вне учебного времени, в том числе в составе студенческих
научных обществ (СНО) и советов молодых ученых (СМУ) вуза.
Все многообразие форм, методов и мероприятий системы НИРСА,
исходя из их содержания и назначения, реализуется в рамках двух основных
направлений:
-
подготовка
студентов
и
аспирантов
к
выполнению
научно-
исследовательских работ (методы и методики обучения и приобретения знаний,
умений
и
навыков
исследовательской,
проектной
и
изобретательской
деятельности);
-
непосредственное участие студентов и аспирантов в проводимых вузами
научно-исследовательских и проектных работах.
На
практике
реализация
этих
направлений
обеспечивается
через
следующие организационные типы и мероприятия системы НИРСА:
−
научно-исследовательская
работа,
научно-исследовательская
работа,
научно-исследовательская
работа,
включенная
в
учебный
дополняющая
учебный
процесс,
−
процесс,
−
проводимая
параллельно
учебному процессу.
Основные формы организации НИРСА в вузе, воплощающие данные
организационные типы, можно представить в виде следующих:
-
сотрудничество студента (молодого ученого) и его научного
руководителя (проектная группа),
-
научное объединение (СНО и СМУ).
Типы и формы организации НИРСА в вузе представлены на рисунке 12.
99
Не существует таких типа и формы организации НИРСА, которые при
минимальных издержках с максимальной эффективностью позволяли бы
достигать
целей
любых
научных
исследований
при
каких
угодно
обстоятельствах. Выбор той или иной организационной формы реализации
системы НИРСА определяется целями и задачами исследования, ресурсными
ограничениями кафедры и вуза, ФГОС, учебными планами и паспортами
научных специальностей, планами НИР кафедр, опытом проведения НИРСА и
т. д.
При
этом
главным
критерием
оптимальности
выбора
является
эффективность форм научно-исследовательской работы студентов и аспирантов.
Поэтому оценка подобной эффективности – одна из актуальных задач
определения и повышения качества СВПО. Разработка методики оценки
эффективности
существующих
форм
НИРСА
в
рамках
настоящего
исследования проводилась по проекту №2086 «Исследование существующих
форм научно-исследовательской работы студентов и аспирантов (НИРСА),
разработка
научно-методического
обеспечения
поддержки
научно-
исследовательской, инновационной и предпринимательской деятельности
творческой молодежи вуза» аналитической ведомственной целевой программы
«Развитие научного потенциала высшей школы (2009 – 2010 годы)»
Министерства образования и науки РФ [16].
Эффективность в наиболее общем смысле - категория, характеризующая
соотношение результатов и затрат на их достижение. В приложении к системе
НИРСА эффективностью формы НИР студентов и аспирантов можно назвать
соотношение
достигнутых
целевых
результатов
исследования
и
соответствующих ресурсных издержек. При этом речь идет об эффективности
организационной, поскольку в данном случае анализируются типы и формы
организации проведения НИРСА.
Традиционно организационную эффективность рассматривают с четырех
позиций (см. рисунок 13) [64].
100
Первая – эффективность организационных процессов исследования,
связанная с достижением его целей. Эффективность здесь тем выше, чем выше
степень соответствия достигнутых результатов плановым показателям. При
этом если результаты превысили первоначальные ожидания, эффективность
организационной формы с точки зрения рассматриваемой позиции можно
считать настолько высокой, что она позволяет считать выбранную форму
организации НИРСА оптимальной.
Наиболее важными для рассмотрения являются оперативные цели.
Попытки измерения эффективности на основе оперативных целей оказываются
более продуктивными, чем с использованием целей стратегических. Поскольку
НИРСА имеет множественные и конфликтующие цели, часто невозможно
оценить эффективность на основе одного показателя. Позитивные результаты по
отношению к одной цели могут представлять собой негативные по отношению к
другой. Поэтому для полной и достоверной оценки эффективности следует
учитывать несколько целей одновременно.
Другая проблема – идентификация оперативных целей НИР и измерение
степени их достижения. Для некоторых целей существуют объективные
показатели, позволяющие определить степень их достижения, однако для
других доступны только субъективные оценки.
101
Рисунок 12 – Типы и формы организации НИРСА
Вторая позиция – приобретение ресурсов – характеризует организацию
НИРСА как эффективную, если для проведения исследования приобретаются
все необходимые ресурсы. Ресурсный подход целесообразно использовать в
том случае, когда другие показатели трудно рассчитать. В широком смысле
102
показатели эффективности, согласно ресурсному подходу, включают в себя
следующие характеристики:
–
способность
обеспечивать
организационной
проведение
формы
исследования
НИРСА
редкими
и
ценными ресурсами, включая финансовые ресурсы, сырье,
человеческие ресурсы, знания и технологии;
–
способность лиц, принимающих решения, видеть и
правильно интерпретировать свойства окружающей среды;
–
способность участников НИР использовать осязаемые и
неосязаемые ресурсы в повседневной деятельности для
достижения наилучших результатов;
–
способность участников НИР реагировать на изменения в
окружающей среде.
Третья позиция – «здоровье системы». Организационная форма системы
НИРСА считается «здоровой», если любая информация, не искажаясь,
достигает всех участников исследования, и если участники ответственны и
доверяют друг другу. Здоровые формы организации НИРСА так же
подразумевают
минимум
конфликтов
и
разрушительных
политических
действий.
Показатели эффективности организации НИРСА с точки зрения подхода
внутренних процессов включают:
–
доброжелательный
рабочий
климат
внутри
исследовательской группы (коллектива);
–
взаимовыручка, групповая лояльность и работа единой
командой;
–
взаимное доверие и общение между сотрудниками и
руководством;
–
решения принимаются теми, кто находится близко к
103
Рисунок 13 – Подходы к оценке организационной эффективности
источникам информации, независимо от того, где именно
эти источники расположены в иерархической структуре
–
организации;
–
незатрудненность
коммуникаций,
горизонтальных
согласие
и
вертикальных
относительно
существенных
фактов и оценок, средств и методик, концепций и
парадигм;
–
взаимодействие участников НИР, при котором проблемы,
возникающие в ходе работы над каким-либо проектом,
разрешаются
в
пользу
интересов
всей
группы
исследователей и вуза в целом.
Четвертая позиция – удовлетворение потребностей стратегических групп.
Стратегическая группа – это группа лиц и/или организаций помимо
непосредственных
участников
исследования,
104
которая
заинтересована
в
результатах НИР. Эффективность организационной формы НИРСА тем выше,
чем лучше удовлетворяются потребности наибольшего числа представителей
стратегической группы.
Стремление к объективности оценки эффективности той или иной формы
организации
НИРСА
ведет
к
необходимости
комплексного
подхода,
заключающегося в использовании всех четырех вышеописанных позиций. При
этом, как было отмечено выше, помимо объективной (абсолютной) оценки
важен также анализ адекватности выбранной формы цели и задачам конкретной
НИР, то есть в некоторой степени субъективная, относительная оценка
эффективности формы организации НИРСА.
Наиболее
важными
для
качественной
и
количественной
оценки
абсолютной эффективности формы НИРСА являются следующие критерии:
– использование времени (в том числе учебного);
– согласованность
с
учебным
планом
специальности
(паспортом
(формулой) научной специальности);
– организационная гибкость;
– ресурсообеспеченность;
– ресурсоемкость;
– опыт использования данной формы.
Для
качественной
и
количественной
оценки
относительной
эффективности формы НИРСА (то есть эффективности формы организации
исследования относительно его цели и задач) можно использовать такие
критерии, как:
– соответствие цели и задачам НИР;
– выполнимость цели и задач НИР в данной форме.
Рассмотрим
более
подробно
критерии
оценки
относительной
эффективности формы НИРСА. Первый из них – соответствие цели и задачам
НИР (С) – можно определить как свойство, которое следует оценивать по
нечеткой шкале в баллах от 0 до 1:
105
– «1» - полностью соответствует цели и задачам;
– «0,7» - соответствует цели, но позволяет решить не все задачи;
– «0,3» - соответствует цели отчасти;
– «0» - не соответствует цели и/или не позволяет решить задачи.
Поскольку цели и задачи НИРСА могут быть какими угодно,
направленными на получение конкретного результата либо проводимыми для
изучения того или иного вопроса с неопределенной вероятностью конечного
результата научного поиска, критерия соответствия целям и задачам НИР для
оценки относительной эффективности формы НИРСА недостаточно. Его
необходимо
использовать
в
комплексе
с
критерием
выполнимости
поставленных задачи и достижимости с их помощью цели научного
исследования.
Достижимость (выполнимость) цели и задач в рамках выбранной формы
НИРСА можно оценивать с помощью различных инструментов, например,
методов теории графов, однако для целей практического использования в
процессе принятия решения в сложившихся условиях конкретного вуза
необходимо определить наиболее простой и эффективный алгоритм.
Вначале необходимо четко сформулировать цель и задачи научноисследовательской
классическому
работы.
Цель
международному
и
любая
стандарту
задача
постановки
должны
целей
отвечать
и
задач
работникам (в том числе студентам и аспирантам) – SMART, включающему
пять ключевых признаков: цели (задачи) должны быть конкретны (специфичны)
(S), измеримы (M), принципиально достижимы (A), релевантны (R) и иметь
сроки
исполнения
(T).
Только
в
случае
полного
соответствия
сформулированных цели и задач НИР критериям SMART можно говорить о
возможности оценки относительной эффективности формы НИРСА по
критерию достижимости (выполнимости) цели (задач) НИР.
Та или иная форма НИРСА может способствовать (не препятствовать)
достижению (выполнению) цели (задач) НИР в той или иной степени (S),
106
которую можно оценить для каждой цели (задачи) отдельно по нечеткой шкале
в баллах от 0 до 1:
– «1» - способствует достижению (выполнению) цели (задачи) в полной
мере;
– «0,7» - способствует достижению (выполнению) цели (задачи) отчасти;
– «0,3» - не препятствует достижению (выполнению) цели (задачи);
– «0» - препятствует достижению (выполнению) цели (задачи).
Каждой задаче в рамках цели НИР следует присвоить определенный вес
(P) в соответствии с вкладом, который вносит ее решение в достижение цели,
экспертным путем согласно следующей нечеткой шкале:
– «1» - принципиально важна для достижения цели;
– «0,7» - существенно влияет на достижение цели;
– «0,3»
-
решение
ускорит
(упростит)
достижение
цели,
но
не
принципиально;
– «0» - почти не влияет на достижение цели, второстепенная задача
(возможно, из точки пересечения с другой целевой группой задач).
Тогда сумма произведений оценок степеней способствования формы
НИРСА выполнению задачи и соответствующих весов (степеней значимости
каждой задачи) даст общую оценку (T) относительной эффективности
выбранной формы НИРСА для данной задачи по критерию выполнимости:
j
Т = ∑ Sn*Pn , (8)
n=1
где j – количество задач в рамках данной цели.
Сумма таких оценок для всех задач в рамках данной цели НИР даст
обобщенный показатель (ET) относительной эффективности выбранной формы
НИРСА по критерию выполнимости:
107
j
ET = ∑ Tj , (9)
n=1
где j – количество задач в рамках данной цели.
Таким образом, окончательную оценку (ER) относительной эффективности
выбранной формы НИРСА можно представить в виде произведения показателя
ET и оценки соответствия формы целям и задачам НИР:
ER = ET*C (10)
При выборе подходящей формы организации НИРСА целесообразно
сначала провести анализ относительной эффективности существующих форм
организации
НИР
по
предложенным
критериям,
отобрать
форму
с
максимальной оценкой ER, а затем определить ее абсолютную эффективность.
Предложенная методика оценки может быть использована также для
определения
эффективности
форм
организации
и
проведения
опытно-
конструкторских работ (ОКР) в рамках научных проектов студентов и
аспирантов.
3.3 Выводы
Удельная ресурсоемкость как показатель интегральной эффективности
СВПО (Реу – величина затрат на подготовку одного выпускника вуза в среднем)
определена как отношение ресурсоемкости обучения к его результативности.
Результативность, то есть количество выпускников, в данном случае
определяется на основании протоколов аттестационной комиссии по итогам
сдачи государственных экзаменов и защиты дипломных проектов (работ) или
иных квалификационных работ. Результативность также включает в себя
108
удельную оценку качества обучения и степень соответствия количества
выпускников потребностям общества
Ресурсоемкость определяется как сумма затрат на реализацию обучения
(подготовки выпускников) в вузе.
Одним из возможных методических подходов к определению удельной
ресурсоемкости обучения в государственном вузе по каждой специальности
может служить примерная методика расчета показателя стоимости реализации
профессиональной образовательной программы вуза и филиала МО РФ с той
лишь поправкой, что к расчету необходимо принимать бюджетные средства,
выделяемые данному вузу, а также внебюджетные средства, выделяемые
данным вузом на обучение.
Негосударственные вузы могут рассчитать ресурсоемкость обучения
своих студентов в соответствии со статьями расходов, представленных в
бизнес-плане реализации профессиональной образовательной программы.
Для качественной оценки удельной ресурсоемкости как эталон использован
размер государственного бюджета, выделяемого ежегодно на финансирование
государственных вузов страны.
Реу = «нормальная», если затраты на обучение одного студента вуза в
среднем в текущем учебном году приблизительно соответствуют госбюджетному
финансированию, выделяемому вузу, или если подобные затраты приблизительно
эквивалентны госбюджетному финансированию в среднем по вузам, проводящим
обучение по данной специальности (для негосударственных вузов).
Реу = «высокая», если затраты на обучение одного студента вуза в среднем в
текущем
учебном
году
значительно
превышают
размеры
бюджетного
финансирования, выделяемого вузу, или если подобные затраты превышают
госбюджетное финансирование в среднем по вузам, проводящим обучение по
данной специальности (для негосударственных вузов).
Реу = «низкая», если затраты на обучение одного студента вуза в среднем в
текущем учебном году заметно меньше объемов бюджетного финансирования,
109
выделяемого вузу, или если подобные затраты меньше госбюджетного
финансирования в среднем по вузам, проводящим обучение по данной
специальности (для негосударственных вузов).
Удельная оперативность обучения (Оу) как показатель интегральной
эффективности СВПО представляет собой коэффициент, определяющий
скорость подготовки выпускника вуза по образовательной программе его
специальности.
При Оу = 1/Вк удельная оперативность является «нормальной», реальные
сроки обучения совпадают с запланированными.
При Оу < 1/Вк удельная оперативность является «высокой», подготовка
части студентов осуществляется по ускоренным программам обучения.
При Оу > 1/Вк удельная оперативность является «низкой», часть
студентов оканчивают вуз позже сроков, предусмотренных учебными планами.
Еще
одним
эффективность
важным
вуза
(Эу),
фактором,
является
влияющим
уровень
на
качества
интегральную
подготовки
его
выпускников. В целях настоящего исследования, как отмечалось ранее,
качеством подготовки выпускника вуза является степень соответствия
квалификации выпускника требованиям (ожиданиям) внешней среды СВПО (в
том числе социально-экономическим потребностям общества). Требования
отдельных субъектов внешней среды СВПО являются подмножествами
множества ожиданий внешней среды СВПО в целом.
Определение
требованиям
степени
соответствия
профессиональных
компетенций
стандартов
(по
выпускника
определенному
квалификационному уровню), проводимое в форме экспертизы, можно считать
оценкой качества его подготовки по специальности. В процессе экспертизы
оценки, указанные в приложении к диплому (аттестационном листе),
сравниваются с требованиями перечня знаний, умений и навыков, необходимых
для
исполнения
квалификационного
каждой
уровня),
должностной
обязанности
содержащегося
110
в
(для
профстандарте.
каждого
Также
необходимо
учитывать
содержание
и
результаты
его
выпускной
квалификационной работы (дипломного проекта), а также имеющийся на
момент проведения экспертизы опыт работы по специальности обучения.
В виду отсутствия профстандартов по конкретной специальности можно
использовать в качестве эквивалента требования к компетенциям выпускника,
описанные в соответствующем государственном образовательном стандарте.
С позиций внешней среды СВПО в целом требования к уровню
подготовки
выпускников
выражаются,
в
первую
очередь,
в
степени
удовлетворения потребностей общества в квалифицированных специалистах
(работниках). Численно эти потребности можно выразить в количестве
работников того или иного уровня квалификации, необходимом для
выполнения плановых задач по различным отраслям народного хозяйства.
Таким образом, здесь качество обучения на конкретной специальности в целом
по стране измеряется соотношением реального и планового (требуемого)
количества выпускников с тем или иным уровнем квалификации.
Поскольку количество выпускников каждого вуза страны – известное
число, плановый показатель выпуска по конкретной специальности для
каждого вуза на текущий учебный год можно рассчитать, исходя из его вклада
(веса) в общий выпуск по данной специальности в стране и пропорционально
прогнозируемому числу специалистов, необходимому для решения задач
народного хозяйства в ближайшем году.
Тогда качество обучения в вузе по данной специальности с позиций
внешней среды СВПО в целом можно оценить, исходя из соотношения
реального и планового (требуемого) количества выпускников с тем или иным
уровнем квалификации с учетом вышеописанных методических указаний в
соответствии с нечеткими шкалами из табл. 2:
− по
свойству
«Соответствие
компетенций
выпускника
вуза
потребностям народного хозяйства в сфере его специализации»,
параметр «Степень соответствия набора компетенций выпускника
111
вуза
потребностям
народного
хозяйства»
–
«высокая»,
«недостаточная»;
− по свойству «Соответствие количества выпускников вузов страны
данной квалификации по данной специальности потребностям
народного хозяйства», параметр «Модуль разности между числом
работников данной квалификации, достаточным для удовлетворения
потребностей народного хозяйства, и числом выпускников вузов
страны данной квалификации за одинаковый период времени» –
«высокое», «неполное», «слабое».
Соответствие качества обучения в вузе по данной специальности
требованиям
профстандартов
(выражающим
качественные
потребности
народного хозяйства) определяется по каждому студенту в отдельности, а
соответствие качества обучения количественным параметрам социальноэкономических потребностей общества оценивается для вуза в целом. В целях
определения
интегральной
эффективности
вуза
необходимо
рассчитать
удельную величину оценки качества обучения (Коу), то есть соответствия
качества подготовки по данной специальности требованиям профстандартов и
потребностям народного хозяйства в среднем на одного выпускника.
Исходя из вышесказанного, удельная величина оценки качества обучения
(Коу) рассчитывается на основе среднего значения экспертиз компетенций
каждого выпускника вуза по данной специальности в текущем учебном году.
Вычисление
данной
величины
сводится
к
определению
среднего
арифметического значений функций принадлежности по оценкам компетенций
выпускников.
Интегральную эффективность вуза как СВПО целесообразно определять
по каждой специальности подготовки в отдельности на основании подсчета
удельной оценки качества обучения по данной специальности, а также с учетом
оценки соответствия количества выпускников той или иной квалификации по
112
всем специальностям подготовки вуза потребностям народного хозяйства при
условии минимальных затрат ресурсов: З → 0 при Peу → 0 и Оу ≈ 1/Вк.
Высокая интегральная эффективность обучения по данной специальности
в вузе как СВПО достигается только при условии, что удельное качество
обучения является высоким или положительным, количество выпускников вуза
по данной специальности полностью удовлетворяет потребностям общества,
удельная оперативность обучения при этом является высокой или нормальной,
а удельная ресурсоемкость подготовки выпускника – нормальной или низкой.
Совокупность показателей интегральной эффективности обучения в вузе по
всем специальностям подготовки согласно его лицензии следует считать
оценкой его интегральной эффективности в целом как СВПО.
Научно-исследовательская работа студентов и аспирантов (НИРСА)
является обязательной, неотъемлемой частью подготовки квалифицированных
специалистов как составляющая триединого образовательного процесса:
учебно-воспитательного, научного и практического. Отечественные вузы
используют различные системы организации НИРСА. Основной целью НИРСА
является приобретение и совершенствование навыков исследовательской
работы, необходимых для выполнения задач фундаментальной и прикладной
науки, включая приоритетные направления развития науки и техники.
Традиционно
система
НИРСА
включает
два
компонента:
учебно-
исследовательскую работу студентов и аспирантов (УИРСА), осуществляемую в
учебное
время
в
соответствии
с
государственными
образовательными
стандартами, учебными планами и паспортами научных специальностей, а
также работу студентов и аспирантов во вне учебного времени, в том числе в
составе студенческих научных обществ (СНО) и советов молодых ученых
(СМУ) вуза.
Выбор той или иной организационной формы реализации системы
НИРСА
определяется
целями
и
задачами
исследования,
ресурсными
ограничениями кафедры и вуза, ФГОС, учебными планами и паспортами
113
научных специальностей, планами НИР кафедр, опытом проведения НИРСА и
т. д. Главным критерием оптимальности выбора является эффективность форм
научно-исследовательской работы студентов и аспирантов.
Эффективностью формы НИР студентов и аспирантов можно назвать
соотношение
достигнутых
целевых
результатов
исследования
оценки
также
и
соответствующих ресурсных издержек.
Помимо
объективной
(абсолютной)
важен
анализ
адекватности выбранной формы цели и задачам конкретной НИР, то есть в
некоторой степени субъективная, относительная оценка эффективности формы
организации НИРСА.
Наиболее
важными
для
качественной
и
количественной
оценки
абсолютной эффективности формы НИРСА являются следующие критерии:
– использование времени (в том числе учебного);
– согласованность
с
учебным
планом
специальности
(паспортом
(формулой) научной специальности);
– организационная гибкость;
– ресурсообеспеченность;
– ресурсоемкость;
– опыт использования данной формы.
Для
качественной
и
количественной
оценки
относительной
эффективности формы НИРСА (то есть эффективности формы организации
исследования относительно его цели и задач) можно использовать такие
критерии, как:
– соответствие цели и задачам НИР;
– выполнимость цели и задач НИР в данной форме.
Соответствие цели и задачам НИР (С) можно определить как свойство,
которое следует оценивать по нечеткой шкале в баллах от 0 до 1, например,
следующим образом:
– «1» - полностью соответствует цели и задачам;
114
– «0,7» - соответствует цели, но позволяет решить не все задачи;
– «0,3» - соответствует цели отчасти;
– «0» - не соответствует цели и/или не позволяет решить задачи.
Поскольку цели и задачи НИРСА могут быть какими угодно,
направленными на получение конкретного результата либо проводимыми с
целью изучения того или иного вопроса с неопределенной вероятностью
конечного результата научного поиска, одного данного критерия для оценки
относительной эффективности формы НИРСА недостаточно. Его необходимо
использовать в комплексе с критерием выполнимости поставленных задач и
достижимости с их помощью цели научного исследования.
Достижимость (выполнимость) цели и задач в рамках выбранной формы
НИРСА можно оценивать с помощью различных инструментов, например,
методов теории графов, однако для целей практического использования в
процессе принятия решения в сложившихся условиях конкретного вуза
необходимо определить наиболее простой и эффективный алгоритм.
Вначале необходимо четко сформулировать цель и задачи научноисследовательской работы. Та или иная форма НИРСА может способствовать
(не препятствовать) достижению (выполнению) цели (задач) НИР в той или
иной степени (S), которую можно оценить для каждой цели (задачи) отдельно по
нечеткой шкале в баллах от 0 до 1, например, так:
– «1» - способствует достижению (выполнению) цели (задачи) в полной
мере;
– «0,7» - способствует достижению (выполнению) цели (задачи) отчасти;
– «0,3» - не препятствует достижению (выполнению) цели (задачи);
– «0» - препятствует достижению (выполнению) цели (задачи).
Каждой задаче в рамках цели НИР следует присвоить определенный вес
(P) в соответствии с вкладом, который вносит ее решение в достижение цели,
экспертным путем, например, согласно следующей нечеткой шкале:
– «1» - принципиально важна для достижения цели;
115
– «0,7» - существенно влияет на достижение цели;
– «0,3»
-
решение
ускорит
(упростит)
достижение
цели,
но
не
принципиально;
– «0» - почти не влияет на достижение цели, второстепенная задача
(возможно, из точки пересечения с другой целевой группой задач).
Тогда сумма произведений оценок степеней способствования формы
НИРСА выполнению задачи и соответствующих весов (степеней значимости
каждой задачи) даст общую оценку (T) относительной эффективности
выбранной формы НИРСА для данной задачи по критерию выполнимости.
Сумма таких оценок для всех задач в рамках данной цели НИР даст
обобщенный показатель (ET) относительной эффективности выбранной формы
НИРСА по критерию выполнимости.
Таким образом, окончательную оценку (ER) относительной эффективности
выбранной формы НИРСА можно представить в виде произведения показателя
ET и оценки соответствия формы целям и задачам НИР.
При выборе оптимальной формы организации НИРСА целесообразно
сначала провести анализ относительной эффективности существующих форм
организации
НИР
по
предложенным
критериям,
отобрать
форму
с
максимальной оценкой ER, а затем определить абсолютную эффективность
каждой из них.
Предложенная методика оценки может быть использована также для
определения
эффективности
форм
организации
и
проведения
опытно-
конструкторских работ (ОКР) в рамках научных проектов студентов и
аспирантов.
116
Глава 4. Имплементация методик оценки эффективности в сфере
высшего профессионального образования
4.1 Расчет показателей интегральной эффективности экономической
системы высшего профессионального образования в вузе
Для
практической
апробации
и
имплементации
в
систему
инновационного управления вузом полученных в ходе проведения настоящего
исследования теоретических результатов в соответствии с описанными в главе
3
методиками
были
проведены
оценки
интегральной
эффективности
образовательного процесса и эффективности форм научно-исследовательской
работы студентов, проходивших обучение по направлению подготовки 080801
«Прикладная
информатика
(по
областям)»
кафедры
«Прикладная
информатика», а также студентов, проходивших обучение по направлению
подготовки
220601
«Управление
инновациями»
кафедры
«Управление
инновациями» Российского государственного университета инновационных
технологий и предпринимательства (РГУИТП).
Поскольку подобная оценка носит пилотный характер и служит решению
задачи проверки корректности и адаптации разработанных методик, а выбор
объекта исследования в целях чистоты эксперимента должен быть максимально
не обусловленным и случайным, первая апробация проводилась в течение и по
результатам
очной
формы
обучения
студентов
кафедры
«Прикладная
информатика» 2-го семестра 3-го курса в 2009-2010 учебном году (результаты
подготовки студентов Пензенского филиала РГУИТП, проходивших обучение
по специальности 080801 «Прикладная информатика (по областям)», в
настоящем исследовании не рассматриваются). В указанный период обучение
проходила группа студентов численностью 34 человека, все они проходили
подготовку по госбюджетной форме обучения.
117
Вторая апробация проводилась по результатам очной формы обучения
студентов кафедры «Управление инновациями» 10-го семестра (5-го курса) в
2009-2010 учебном году (без учета филиалов) после защиты дипломных
проектов. В указанный период обучение проходила группа студентов
численностью 30 человек, все они проходили подготовку по госбюджетной
форме обучения.
Рассмотрим результаты первой апробации.
Результативностью (Р) обучения за указанный период будем считать
количество студентов, успешно прошедших экзаменационную сессию и
переведенных по итогам сдачи зачетов и экзаменов на 4-й курс. В настоящем
исследовании Р = 34 (человека).
Вследствие того, что РГУИТП является государственным вузом,
ресурсоемкость (Ре) обучения в нем определяется как сумма бюджетных (БРО) и
внебюджетных (Вб) средств, выделяемых на подготовку студентов:
Ре = Вб + БРО (11)
В соответствии с данными планово-финансового отдела РГУИТП в 2010
году бюджетное финансирование университета на образование составило 53,46
млн. руб., что по объему приблизительно соответствует бюджету вуза на 20092010 учебный год. Из них 25 млн. руб. было выделено в фонд заработной платы
университета, включая 2 млн. руб. на кафедру «Прикладная информатика» (без
учета страховых взносов в размере 26,2%). Объем внебюджетных средств
кафедры в указанный период оценивается в 2,5 млн. руб. После вычета фонда
заработной платы получаем 28,46 млн. руб. годового бюджета, который
распределяется
на
оплату
прочих
расходов,
выпускающими кафедрами вуза (всего семь кафедр).
Таким образом,
118
равными
долями
между
Ре = 2 млн. (руб.) + (2 млн.(руб.) * 0,262) + (28,46 млн. (руб.) / 7) + 2,5
млн. (руб.) = 9,09 млн. (руб.)
Поскольку
на
кафедре
«Прикладная
информатика»
РГУИТП
в
рассматриваемый период действовала лишь очная форма обучения, КОЗ = КЗ = 0
(человек). Тогда удельную ресурсоемкость обучения студентов кафедры в
2009-2010 учебном году можно оценить согласно формуле (5) следующим
образом:
Реу = 9,09 млн. (руб.)/34 (человека) = 267 352 руб. 90 коп.
Все студенты кафедры за указанный период проходили подготовку за
счет средств государственного бюджета и внебюджетного финансирования.
Для того чтобы оценить уровень удельной ресурсоемкости, рассчитаем размеры
бюджетного финансирования обучения одного студента кафедры за указанный
период (БРОу):
БРоу = (9,09 млн. (руб.) – 2,5 млн. (руб.)) /34 (человека) = 193 823 руб. 53
коп. (на человека)
Удельная ресурсоемкость обучения студентов кафедры «Прикладная
информатика» превышает размеры бюджетного финансирования, выделенного
вузу в течение 2009-2010 учебного года, на 37,94%:
((Реу – БРоу)/БРоу)*100% = ((267 352,9 – 193 823,53)/193 823,53)*100% =
37,94%
Таким образом, удельную ресурсоемкость обучения в данном случае
следует считать «нормальной».
119
Исходя из того, что все студенты прошли подготовку на 3-м курсе
обучения в запланированные сроки, без использования ускоренных программ
обучения и без академических задолженностей, рассчитаем
удельную
оперативность (Оу) обучения студентов кафедры в указанный период:
Оу = 6 (мес.)/(6 (мес.) * 34 (человека)) = 1/34 (ед./человек)
Поскольку реальные сроки обучения совпадают с запланированными
(Оу = 1/Вк), удельная оперативность обучения студентов кафедры является
«нормальной».
Необходимо также определить уровень качества подготовки учащихся, то
есть степень соответствия их квалификации на момент промежуточной
аттестации летней экзаменационной сессии требованиям (ожиданиям) внешней
среды СВПО (в том числе социально-экономическим потребностям общества).
В соответствии с предложенной методикой оценки экономической
эффективности обучения в вузе на первом этапе уровень качества подготовки
оценивается в форме экспертизы соответствия компетенций выпускников
требованиям утвержденных профессиональных стандартов по определенному
квалификационному уровню. Помимо этого, в оценке было предложено
учитывать содержание и результаты курсовых работ, практики, выпускной
квалификационной работы (дипломного проекта) выпускника, а также
имеющийся у него на момент проведения экспертизы опыт работы по
специальности обучения. По итогам экспертизы необходимо рассчитать
удельную величину оценки качества обучения (Коу), то есть соответствия
качества подготовки по данной специальности требованиям профстандартов в
среднем на одного выпускника.
На втором этапе для определения уровня качества обучения в вузе по
данной специальности с позиций внешней среды СВПО (удовлетворение
социально-экономических потребностей общества) выбираются только те
120
студенты, которые в результате экспертизы на первом этапе получили оценку
своей компетентности не ниже «положительной». Оценивается соотношение
реального
и
планового
(требуемого
для
удовлетворения
социально-
экономических потребностей общества) количества таких учащихся с тем или
иным уровнем квалификации.
Федеральный
государственный
образовательный
стандарт
по
направлению подготовки 080801 «Прикладная информатика (в экономике)» для
специалистов не разработан и не утвержден (действовавший ранее стандарт по
специальности 351400 «Прикладная информатика (по областям)» утратил
силу), поэтому в целях настоящего исследования будем использовать
требования нового федерального государственного образовательного стандарта
по направлению подготовки бакалавриата 230700 «Прикладная информатика».
Подобный выбор обусловлен совпадением сфер специализации обучения,
описанным в данном документе и вышеуказанном профессиональном
стандарте, а также предусмотренной в стандарте бакалавриата возможностью
подготовки выпускников по экономическому профилю.
Для экспертизы будем использовать профессиональный стандарт по
профессии «Специалист по информационным системам», описывающий
профессиональную деятельность специалистов, вовлеченных в создание и
эксплуатацию
информационных
систем,
автоматизирующих
задачи
организационного управления (учета, анализа, контроля, планирования,
реализации и т. д.) коммерческих компаний и бюджетных учреждений. Выбор
данного стандарта обусловлен достаточно полным совпадением требований к
профессиональным компетенциям специалиста данного стандарта и описания
характеристик профессиональной деятельности и требований к уровню
подготовки выпускника образовательного стандарта по специальности 230700.
С учетом того, что исследуемая группа студентов на момент проведения
экспертизы прошла обучение сроком в три года из пяти лет учебного плана,
представляется необходимым и достаточным оценить степень соответствия их
121
компетенций требованиям указанного профессионального стандарта по
первому
квалификационному
работников
первого
инсталляции,
уровню.
квалификационного
техническое
Функциональные
уровня
сопровождение
и
включают
настройка
обязанности
проведение
параметров
информационной системы, программирование в рамках поставленного задания,
а также формирование технической документации. Занимаемая должность
определена как «программист-стажер». Специальные (особые) требования к
практическому опыту работы, к необходимости сертификации и к состоянию
здоровья не предусмотрены. Основные знания, умения и навыки, требуемые
для выполнения таким специалистом своих должностных обязанностей,
описаны в таблице 6.
Таблица 6 - Перечень основных умений, навыков и знаний,
требуемых для выполнения должностных обязанностей
Должностные
обязанности
Программирование в ходе
разработки
информационной системы
Проведение внутреннего
тестирования
информационной системы
Основные умения, навыки,
необходимые для выполнения
должностных обязанностей
Планировать свою деятельность
Обрабатывать информацию
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
Обрабатывать информацию
Анализировать информацию
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
Читать проектную документацию на
разработку информационной
122
Основные знания, необходимые для
выполнения должностных
обязанностей
Программные средства и платформы
инфраструктуры информационных
технологий предприятий
Основы современных систем
управления базами данных
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные структурные языки
программирования
Современные объектноориентированные языки
программирования
Основы программирования
Языки современных бизнес-приложений
Основы современных операционных
систем
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Сетевые протоколы
Устройство и функционирование
современных информационных систем
Основы программирования
Современные методики тестирования
разрабатываемых информационных
систем
Должностные
обязанности
Программирование в ходе
разработки
информационной системы
Основные умения, навыки,
необходимые для выполнения
должностных обязанностей
Планировать свою деятельность
Обрабатывать информацию
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
системы
Применять методики тестирования
разрабатываемых информационных
систем
Проводить инсталляцию
информационной системы
Планировать свою деятельность
Формирование
внутренней документации
по результатам
выполнения работ
Участие в создании
документации по
эксплуатации
информационной системы
Настройка параметров
информационной системы
Проведение обучения
пользователей
информационной системы
Обрабатывать информацию
Анализировать информацию
Документировать результаты работ
Обрабатывать информацию
Разрабатывать фрагменты
документации по эксплуатации
информационной системы
Планировать свою деятельность
Анализировать информацию
Читать проектную документацию на
разработку информационной
системы
Проводить инсталляцию
информационной системы
Производить настройку
информационной системы
Планировать свою деятельность
Читать проектную документацию на
разработку информационной
123
Основные знания, необходимые для
выполнения должностных
обязанностей
Программные средства и платформы
инфраструктуры информационных
технологий предприятий
Основы современных систем
управления базами данных
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные структурные языки
программирования
Современные объектноориентированные языки
программирования
Основы программирования
Языки современных бизнес-приложений
Основы современных операционных
систем
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Сетевые протоколы
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Основы современных операционных
систем
Сетевые протоколы
Коммуникационное оборудование
Отраслевая нормативная техническая
документация
Устройство и функционирование
современных информационных систем
Отраслевая нормативная техническая
документация
Устройство и функционирование
современных информационных систем
Теория баз данных
Основы программирования
Современные методики тестирования
разрабатываемых информационных
систем
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Основы современных операционных
систем
Сетевые протоколы
Коммуникационное оборудование
Основы рыночной экономики
Основы микроэкономики
Устройство и функционирование
Должностные
обязанности
Программирование в ходе
разработки
информационной системы
Участие в экспертном
тестировании
информационной системы
на этапе опытной
эксплуатации
Устранение замечаний
пользователей по
результатам экспертного
тестирования
информационной системы
на этапе опытной
Основные умения, навыки,
необходимые для выполнения
должностных обязанностей
Планировать свою деятельность
Обрабатывать информацию
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
системы
Разрабатывать фрагменты
документации по эксплуатации
информационной системы
Участвовать в разработке учебных
материалов
Осуществлять техническое
обеспечение процесса обучения и
аттестации пользователей
информационной системы
Осуществлять сбор информации
Обрабатывать информацию
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
Владеть основами современных
языков программирования
Проводить инсталляцию
информационной системы
Читать проектную документацию на
разработку информационной
системы
Планировать свою деятельность
Обрабатывать информацию
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
Владеть основами современных
языков программирования
Владеть основами языков бизнес-
124
Основные знания, необходимые для
выполнения должностных
обязанностей
Программные средства и платформы
инфраструктуры информационных
технологий предприятий
Основы современных систем
управления базами данных
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные структурные языки
программирования
Современные объектноориентированные языки
программирования
Основы программирования
Языки современных бизнес-приложений
Основы современных операционных
систем
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Сетевые протоколы
современных информационных систем
Методики и рекомендации от
производителя по проведению обучения
пользователей информационной
системы
Основы рыночной экономики
Основы архитектуры, устройства и
функционирования вычислительных
систем
Устройство и функционирование
современных информационных систем
Основы современных систем
управления базами данных
Основы программирования
Современные методики тестирования
разрабатываемых информационных
систем
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Основы современных операционных
систем
Сетевые протоколы
Коммуникационное оборудование
Основы рыночной экономики
Основы архитектуры, устройства и
функционирования вычислительных
систем
Устройство и функционирование
современных информационных систем
Должностные
обязанности
Программирование в ходе
разработки
информационной системы
Основные умения, навыки,
необходимые для выполнения
должностных обязанностей
Планировать свою деятельность
Обрабатывать информацию
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
эксплуатации
приложений
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Читать проектную документацию на
разработку информационной
системы
Производить настройку
информационной системы
Планировать свою деятельность
Техническое
сопровождение
информационной системы
в процессе ее
эксплуатации
Владеть основами современных
языков программирования
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Проводить инсталляцию
информационной системы
Выполнять регламенты по
обновлению и техническому
сопровождению информационной
системы
Идентифицировать технические
проблемы, возникающие в процессе
эксплуатации системы
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
Саморазвитие
Совершенствовать объективность
восприятия, нацеленность на
результат, обучаемость, умение
125
Основные знания, необходимые для
выполнения должностных
обязанностей
Программные средства и платформы
инфраструктуры информационных
технологий предприятий
Основы современных систем
управления базами данных
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные структурные языки
программирования
Современные объектноориентированные языки
программирования
Основы программирования
Языки современных бизнес-приложений
Основы современных операционных
систем
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Сетевые протоколы
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Теория баз данных
Системы хранения и анализа баз данных
Основы современных систем
управления базами данных
Основы программирования
Современные языки программирования
Современные методики тестирования
разрабатываемых информационных
систем
Основы информационной безопасности
предприятия
Основы современных операционных
систем
Сетевые протоколы
Коммуникационное оборудование
Основы архитектуры, устройства и
функционирования вычислительных
систем
Устройство и функционирование
современных информационных систем
Системы хранения и анализа баз данных
Основы современных систем
управления базами данных
Основы современных операционных
систем
Сетевые протоколы
Коммуникационное оборудование
Регламенты по обновлению и
техническому сопровождению
обслуживаемой информационной
системы
Технологии межличностной и
групповой коммуникации в деловом
взаимодействии
Должностные
обязанности
Программирование в ходе
разработки
информационной системы
Основные умения, навыки,
необходимые для выполнения
должностных обязанностей
Планировать свою деятельность
Обрабатывать информацию
Программировать в соответствии с
требованиями технического задания
Формировать отчетную
документацию по результатам работ
принимать других, ответственность,
адаптивность, аккуратность,
дисциплинированность,
доброжелательность,
коммуникабельность,
стрессоустойчивость
Развивать в себе гибкость
мышления, системность мышления,
инициативность, уверенность в себе
Планировать и организовывать
собственную работу
Осваивать новые методы и
технологии в области
информационных систем и сетей
Читать профессиональную
литературу
Основные знания, необходимые для
выполнения должностных
обязанностей
Программные средства и платформы
инфраструктуры информационных
технологий предприятий
Основы современных систем
управления базами данных
Основы информационной безопасности
предприятия
Современные структурные языки
программирования
Современные объектноориентированные языки
программирования
Основы программирования
Языки современных бизнес-приложений
Основы современных операционных
систем
Современные стандарты
информационного взаимодействия
систем
Сетевые протоколы
Отраслевая нормативная техническая
документация
Корпоративная культура
Специальная литература в области
информационных технологий
Русский язык и культура речи
Иностранный язык
В соответствии с вышеуказанными требованиями проведем оценку
уровня подготовки студентов исследуемой группы. В качестве результатов
обучения будем использовать итоги промежуточных аттестаций — зачетов и
экзаменационных сессий, а также оценки за выполнение курсовых работ.
Следует отметить, что ряд учебных дисциплин, знаниями в сфере которых
согласно профстандарту должны владеть специалисты, включены в учебный
план университета для студентов старших курсов, поэтому в целях экспертизы
оценку будем проводить в соответствии с фактически выполненным учебным
планом.
126
Также примем во внимание, что у 7 из 34 студентов на момент
проведения экспертизы имеется следующий опыт работы по специальности
обучения:
−
2
человека
—
опыт
работы
в
должности
системного
администратора в течение 6 и 8 месяцев соответственно;
−
3 человека — опыт работы в должности веб-программиста в
течение 1 года;
−
1 человек — опыт работы в должности веб-дизайнера в течение 9
месяцев;
−
1 человек — опыт работы в должности системного тестировщика в
течение 4 месяцев.
Если оценки компетенций студента по результатам экспертизы не
являются «высокими», приобретенный студентами опыт работы сроком от
полугода и выше следует учитывать как слагаемое величиной в шаг шкалы
значений функции принадлежности нечеткому множеству Ã1 (см. раздел 3.1
главы 3), то есть прибавлять 0,2 к значению функции принадлежности (опыт
работы менее полугода не учитывать). В противном случае опыт работы
математически не может повлиять на величину общей оценки качества
подготовки студента.
Так, если компетенции студента получили «средние» оценки экспертов, а
имеющийся у него опыт работы по специальности превышает 6 месяцев,
следует увеличить значение функции принадлежности μ
A
на 0,2 и считать
оценки в целом «положительными»:
μ A (3) + 0,2 = 0,8 = μ A(4)
Экспертиза компетенций студентов была проведена сотрудниками
учебно-методического отдела университета, и ее результаты прошли проверку
сотрудниками аналитического отдела. Оценки представлены в таблице 7. В
127
целях упрощения процедуры экспертизы и анализа результатов оценку «зачет»
приравняем к 5 баллам. На момент окончания 3-го курса согласно учебному
плану вуза из трех видов практик студенты исследуемой группы прошли только
учебную (вычислительную) в конце 1-го года обучения, ее результаты
учитывать не будем.
При оценке значения среднего балла успеваемости по качественной
шкале (нижняя строка таблицы 7) до 5 баллов будем округлять числа, начиная с
4,6, и до 4 баллов – числа, начиная с 3,7.
Диаграмма
1
–
Соотношение
результатов
первой
компетенций студентов
Средние
15%
Высокие
41%
Положительные
44%
128
экспертизы
Таблица 7 — Оценки компетенций студентов кафедры «Прикладная информатика» за 2009-2010 учебный год
Основные
знания (согласно
профстандарту)
Программные средства
и платформы
инфраструктуры информационных
технологий
предприятий
Сетевые протоколы
Коммуникационное оборудование
Основы архитектуры,
устройства и
функционирования вычислительных систем
Основы
современных
систем
управления
базами данных
Устройство и
функционирование
современных
информационных си-
Учебные
дисциплины специальности
Вычислительные системы, сети
и телекоммуникации
Информационные системы
Оценки студентов по итогам промежуточных аттестаций
3
3
34
4 3 5 5 3 3 3 3 4 3 4 4 4 4 4 5 5 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4
4
4 4 4 4 4 4 3 4 5 4 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 3 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4
4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
129
1
5
1
6
1
7
1
8
1
9
2
0
2
1
2
2
2
3
2
4
2
5
2
6
2
7
2
8
2
9
3
0
3
1
3
2
стем
Современные методики тестирования разрабатываемых
информационных систем
Методики и
рекомендации от
производителя по проведению обучения пользователей
информационной системы
Основы
современных
систем
управления
базами данных
Системы
хранения и
анализа баз
данных
130
Регламенты
по обновлению и техническому сопровождению обслуживаемой
информационной системы
Основы информационной безопасности предприятия
Современные структурные языки программирования
Основы программирования
Современные объектно-ориентированные
языки программирования
Языки современных бизнес-приложений
Современные стандарты информационного
взаимодействия систем
Информационная безопасность
4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 5 4 4 4 4 5 4 3 3 3 4 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4 4
4
Информатика и программирование
5 4 5 4 4 3 3 4 5 3 4 4 4 4 4 4 4 3 4 3 3 4 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 4
5
Высокоуровневые
методы информатики и
программирования
5 4 4 4 3 3 3 4 5 4 5 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 5 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5
4
5 4 5 4 4 3 3 4 5 3 5 5 4 4 5 5 5 4 3 4 3 5 4 5 5 4 5 5 4 5 4 5 4
4
Информационные технологии
131
Специальная
литература в
области информационных технологий
Основы
современных
операционных систем
Отраслевая
нормативная
техническая
документация
Теория баз
данных
Основы рыночной экономики
Основы микроэкономики
Технологии
межличностной и групповой коммуникации в
деловом взаимодействии
Корпоративная культура
Русский язык
и культура
речи
Иностранный язык
Операционные системы, среды и
оболочки
4 4 4 4 3 4 3 4 5 4 5 5 3 5 5 4 4 3 4 3 3 5 5 5 5 4 5 4 4 4 5 5 5
4
Проектирование информационных систем
4 5 5 4 4 3 4 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 3 3 4 3 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4 5
4
Базы данных
5 5 5 5 4 3 3 5 5 4 5 4 5 4 4 5 5 4 4 4 3 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5
5
Экономика
5 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 4 4 3 3 5 5 4 5 4 4 4 4 4 5 5 5
5
Деловое общение
5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4 3 3 4 5 4 5 4 5 4 4 5 5 5 5
5
4 4 4 4 5 4 3 5 4 5 4 4 5 5 5 4 4 3 5 3 3 4 5 4 5 5 5 5 3 5 5 5 5
4
4 5 4 3 5 3 4 5 4 3 5 5 4 4 3 4 5 4 4 3 4 5 5 5 5 4 4 5 5 5 4 4 5
5
Русский
язык и
культура
речи
Иностранный язык
132
Курсовые
работы
Проектирование информационных систем
5 4 5 4 3 3 3 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 4 3 3 3 4 5 4 5 4 4 4 4 5 5 4 5
6
Трудовой опыт (мес.)
4
,
3
4
,
6
1
2
8
Средний балл успеваемости
4
,
5
4
,
2
3
,
9
3
,
4
3
,
3
4
,
4
Качественное значение
оценок
П П В П П С С В
4
,
7
3
,
9
4
,
6
4
,
5
4
,
3
В П В В В
1
2
4
,
4
4
,
4
4
,
4
4
,
6
П П П В
3
,
6
3
,
3
3
,
1
4
,
4
4
,
8
9
4
,
5
4
,
8
4
,
2
С С П С П В П В В
В – «высокие» оценки экспертизы подготовки студентов,
П – «положительные» оценки экспертизы подготовки студентов,
С – «средние» оценки экспертизы подготовки студентов.
133
3
,
6
1
2
4
4
4
,
5
4
,
6
4
,
3
4
,
6
4
,
6
П В П В В
4
,
5
4
,
6
4,4
П В
П
Рассчитаем удельную величину оценки качества обучения (Ко у) в
соответствии с формулой (7):
34
Σ μ iA (x)
Коу =
= 0,85
i=1
34
В соответствии с табл. 4 удельная величина оценки качества обучения
«высокая или положительная».
На диаграмме 1 показано распределение оценок экспертизы по качеству
подготовки студентов исследуемой группы. Таким образом, 85% студентов (29
человек) получили оценку не ниже «положительной», и, исходя из этого,
рассчитаем соотношение реального и планового (требуемого) количества таких
учащихся.
По данным федерального портала «Российское образование», в России
обучение специалистов по направлению подготовки 080801 «Прикладная
информатика (по областям)» осуществляют 435 вузов и их филиалов, имеющих
государственную аккредитацию (273 вуза без учета филиалов). В силу того, что
данные о количестве студентов 3-го курса указанных вузов закрыты для общего
доступа, в расчете удельного вклада РГУИТП в общий выпуск специалистов по
данному направлению подготовки будем исходить из упрощения, согласно
которому каждый из 435 вузов и филиалов проводит обучение приблизительно
одинакового числа таких студентов. Тогда вклад РГУИТП должен быть равен
1/435 от общего числа специалистов, окончивших 3 курса по программе
обучения. Целесообразно считать, что количество требуемых выпускников
определенного
квалификационного
уровня
должно
приблизительно
соответствовать количеству учащихся 3-го курса (окончивших 3 курса
обучения).
В рубрикаторе отраслей народного хозяйства, используемого Росстатом
при подготовке и публикации данных статистики труда, отсутствует позиция,
134
описывающая сферу информационно-телекоммуникационных технологий и
занятость
населения
в
ней,
за
исключением
рубрики
«производство
электрооборудования, электронного и оптического оборудования», которая,
очевидно,
не
может
охватить
всех
работников
с
информационно-
технологической специализацией. Поэтому сделать сколь либо достоверный
прогноз потребностей национальной экономики в специалистах в области
прикладной информатики на основе общедоступных сведений Росстата
представляется невозможным.
Вместе с тем, единственным серьезным комплексным исследованием
данных
о
российском
рынке
труда
в
области
информационно-
телекоммуникационных технологий, результаты которого опубликованы и
актуальны на сегодняшний день, является аналитическое исследование «ИТкадры 2010. Численность занятых в российской экономике 2009 г. и прогноз
потребности 2010-2015», проведенное Аналитическим центром REAL-IT по
инициативе Ассоциации Предприятий Компьютерных и Информационных
Технологий (АП КИТ) (http://www.apkit.ru/committees/education/projects/itcadry2010.php).
Для расчета численности занятых в народном хозяйстве ИТ-специалистов
использовался метод оценки их численности как доли от общего числа занятых,
а также подсчет работающих на рынке самозанятых ИТ-специалистов
(фрилансеров). Источником данных об относительной численности ИТспециалистов является опрос предприятий различного масштаба (345 компаний
различного масштаба с общей численностью работающих 187 338 человек), а
также данные о динамике численности ИТ-персонала предприятий.
Для оценки потребности в новых ИТ-кадрах в период 2010-2015 год
рассматривались модернизационный и инерционный сценарии развития. За их
основу взяты сценарии Минэкономразвития РФ, опубликованные осенью 2009
года. Приведенные в них показатели достаточно условны, но при этом
отражают крайние варианты развития событий. Опубликованные сценарии
имеют продолжительность до 2012 года включительно, однако для достаточной
135
оценки состояния кадрового обеспечения страны в рамках исследования АП
КИТ приведен прогноз до 2015 года, построенный с использованием методик
сценарного моделирования Аналитического центра REAL-IT.
Так, расчет потребности народного хозяйства в новых ИТ-специалистах
согласно инерционному сценарию проводился по следующей формуле:
Годовая_потребность = Е * [(Kr + Kt – Nit)/100 + GE – GS], (11)
где Е – численность занятых, чел; Kr – коэффициент естественной
ротации, %; Kt – коэффициент ротации из-за смены вида деятельности, %; Nit –
переход сотрудников из ИТ-индустрии, %; GE – средний рост расходов на
собственный ИТ-персонал организации, % в год; GS – средний рост зарплат
ИТ-персонала, % в год. Коэффициент естественной ротации Kr представляет
собой процент выбытия сотрудников по выходе на пенсию, смертности и т. п.
Ввиду отсутствия достоверной официальной российской статистики по этому
вопросу, при проведении расчетов была использована среднеевропейская
величина с поправкой на значительные показатели убыли населения (0,47% в
год) и невысокую среднюю продолжительность жизни (66,03 лет) [37].
Коэффициент ротации из-за смены деятельности Kt представляет собой процент
выбытия сотрудников по причине перехода в другую сферу деятельности без
сохранения ИТ-специализации. Величина коэффициента Kt рассчитана на
основании данных проведенного опроса.
В зависимости от реализации сценария, общая потребность в новых
работниках ИТ-сферы будет составлять в этот период от 81-95 тыс. человек
(инерционный сценарий) до 167-356 тыс. человек (модернизационный
сценарий). Примем усредненный показатель обоих сценариев как базовый
(минимально допустимый) для настоящего исследования: 218,5 тыс. человек.
Авторы
аналитического
исследования
АП
КИТ
исходили
из
предположения, что ИТ-специалистами являются не только студенты и
136
выпускники вузов, но также учащиеся и выпускники начальной и средней
ступеней профессионального образования. Согласно данным Росстата в
учреждениях начального профессионального образования в 2009 г. проходили
обучение 1,035 млн. чел., в учреждениях среднего профессионального
образования – 2,142 млн. чел., в учреждениях высшего профессионального
образования – 7,419 млн. чел., итого – 10,596 млн. чел. Доля вузов в этой сумме
составляет 70%. С учетом этого удельный вклад РГУИТП в общий выпуск
специалистов по данному направлению подготовки (для 3-го курса обучения)
равен 0,7/435.
Кроме вышеуказанного, следует принять во внимание, что подготовка
ИТ-специалистов осуществляется не только в рамках специальности 080801, но
и по другим направлениям (порядка 37 специальностей, из них 15 направлений
подготовки высшего профессионального образования в соответствии с ФГОС
нового поколения). В рамках настоящего исследования примем как допущение,
что
для
отрасли
информационно-телекоммуникационных
технологий
одинаково важны специалисты всех направлений подготовки в рамках
отраслевой
специализации.
Вследствие
вышесказанного
коэффициент
удельного вклада РГУИТП в общий выпуск специалистов по данному
направлению подготовки (для 3-го курса обучения) равен: 0,7/(435*15) =
0,000112. В соответствии с указанными посылками требуемое минимальное
количество студентов кафедры «Прикладная информатика» 3-го курса
обучения по итогам 2009-2010 учебного года составляет: 218,5 тыс. (чел.) *
0,000112 = 25 (чел.). Как было отмечено в главе 3 настоящего исследования,
полученное значение носит ориентировочный характер и может быть
скорректировано
с
поправкой
на
сезонные,
конъюнктурные,
внешнеэкономические и иные колебания значений рыночных индикаторов, а
также изменения нормативно-правовой базы и показателей характеристик
российского образования. Тем не менее, количество студентов исследуемой
группы больше требуемого минимального значения, рассчитанного выше,
137
следовательно, по шкале «Соответствие количества выпускников вузов страны
данной квалификации по данной специальности потребностям народного
хозяйства» уровень подготовки студентов 3-го курса кафедры «Прикладная
информатика» РГУИТП необходимо оценить как «высокое». Иными словами, в
2009-2010 учебном году кафедра завершила подготовку необходимого рынку
труда количества специалистов в области информационных технологий в
соответствии с весовым коэффициентом вуза.
Получив все необходимые параметры, определим качественное значение
величины удельной экономической эффективности вуза по подготовке
студентов 3-го курса в соответствии с табл. 5. (см. табл. 8).
Таблица 8 — Определение удельной экономической эффективности вуза
Соответствие
Удельная
кол-ва
оперативность
студентов
обучения (Оу)
потребностям
общества (Х2)
Удельная оценка
качества
обучения (Коу)
«высокое или
положительное»
Таким
«высокое»
образом,
образовательного
«нормальная»
удельная
процесса
РГУИТП
Удельная
ресурсоемкость
обучения (Реу)
Удельная
экономическая
эффективность
вуза (Эу)
«нормальная»
«нормальная»
экономическая
по
подготовке
эффективность
специалистов
по
направлению 080801 «Прикладная информатика (в экономике)» в 2009-2010
учебном году является «нормальной». Повысить ее можно за счет увеличения
удельной оперативности и сокращения удельной ресурсоемкости обучения при
прочих равных условиях.
Далее рассмотрим результаты второй апробации.
Результативностью (Р) обучения за указанный период будем считать
количество
студентов,
успешно
сдавших
государственный
экзамен
и
защитивших дипломные проекты. В настоящем исследовании Р = 30 (человек).
138
Вследствие того, что РГУИТП является государственным вузом,
ресурсоемкость (Ре) обучения в нем определяется как сумма бюджетных (БРО) и
внебюджетных (Вб) средств, выделяемых на подготовку студентов:
Ре = БРО + Вб (11)
Как было указано ранее, в 2010 году бюджетное финансирование
университета на образование составило 53,46 млн. руб. Из них 25 млн. руб.
было выделено в фонд заработной платы университета, включая 1,8 млн. руб.
на кафедру «Управление инновациями» (без учета страховых взносов в размере
26,2%). Объем внебюджетных средств кафедры в указанный период
оценивается в 2,612 млн. руб. После вычета фонда заработной платы получаем
28,46 млн. руб. годового бюджета, который распределяется на оплату прочих
расходов, равными долями между семью выпускающими кафедрами вуза.
Таким образом,
Ре = 1,8 млн. (руб.) + (1,8 млн.(руб.) * 0,262) + (28,46 млн. (руб.) / 7) + 2,612
млн. (руб.) = 8,95 млн. (руб.)
Поскольку
на
кафедре
«Управление
инновациями»
РГУИТП
в
рассматриваемый период действовала лишь очная форма обучения, К ОЗ = КЗ = 0
(человек). Тогда удельную ресурсоемкость обучения студентов кафедры в
2009-2010 учебном году можно оценить согласно формуле (5) следующим
образом:
Реу = 8,95 млн. (руб.) / 30 (человек) = 298 333 руб. 33 коп.
Все студенты кафедры за указанный период проходили подготовку за
счет средств государственного бюджета и внебюджетного финансирования.
Для того чтобы оценить уровень удельной ресурсоемкости, рассчитаем размеры
бюджетного финансирования обучения одного студента кафедры за указанный
период (БРОу):
БРоу = (8,95 млн. (руб.) – 2,612 млн. (руб.)) /30 (человек) = 211 266 руб. 66
коп.
139
Удельная ресурсоемкость обучения студентов кафедры «Прикладная
информатика» превышает размеры бюджетного финансирования, выделенного
вузу в течение 2009-2010 учебного года, на 41,21%:
((Реу – БРоу)/БРоу)*100% = ((298 333,33 (руб.) – 211 266,66)/211
266,66)*100% = 41,21%
Таким образом, удельную ресурсоемкость обучения в данном случае
можно считать «нормальной».
Исходя из того, что все студенты прошли подготовку на 3-м курсе
обучения в запланированные сроки, без использования ускоренных программ
обучения и без академических задолженностей, рассчитаем
удельную
оперативность (Оу) обучения студентов кафедры в указанный период:
Оу = 6 (мес.)/(6 (мес.) * 30 (человек)) = 1/30 (ед./человек)
Поскольку реальные сроки обучения совпадают с запланированными
(Оу = 1/Вк), удельная оперативность обучения студентов кафедры является
«нормальной».
Необходимо также определить уровень качества подготовки учащихся, то
есть степень соответствия их квалификации на момент промежуточной
аттестации летней экзаменационной сессии требованиям (ожиданиям) внешней
среды СВПО (в том числе социально-экономическим потребностям общества).
В соответствии с предложенной методикой оценки экономической
эффективности обучения в вузе на первом этапе уровень качества подготовки
оценивается в форме экспертизы соответствия компетенций выпускников
требованиям утвержденных профессиональных стандартов по определенному
квалификационному уровню. Помимо этого, в оценке было предложено
учитывать содержание и результаты производственной практики, выпускной
квалификационной
работы
(дипломного
проекта)
выпускника,
государственного экзамена, а также имеющийся у него на момент проведения
экспертизы опыт работы по специальности обучения. По итогам экспертизы
необходимо рассчитать удельную величину оценки качества обучения (Ко у), то
140
есть соответствия качества подготовки по данной специальности требованиям
профстандартов в среднем на одного выпускника.
На втором этапе для определения уровня качества обучения в вузе по
данной специальности с позиций внешней среды СВПО (удовлетворение
социально-экономических потребностей общества) выбираются только те
студенты, которые в результате экспертизы на первом этапе получили оценку
своей компетентности не ниже «положительной». Оценивается соотношение
реального
и
планового
(требуемого
для
удовлетворения
социально-
экономических потребностей общества) количества таких учащихся с тем или
иным уровнем квалификации.
Федеральный
государственный
образовательный
стандарт
по
направлению подготовки 220601 «Управление инновациями» нового поколения
для специалистов не разработан и не утвержден. В соответствии с приказом
Минобрнауки России от 17.09.2009 № 337 данное направление было
объединено со специальностью 220600 «Инноватика» в рамках нового
направления
подготовки
222000
«Инноватика»
для
бакалавриата
и
магистратуры. При этом ФГОС для бакалавриата на момент завершения
настоящего исследования существовал только в проекте, разработанном
Институтом инноватики Санкт-Петербурга, а стандарт для магистратуры
утвержден приказом Минобрнауки России от 18.11.2009 №629, поэтому в целях
настоящего исследования будем использовать требования последнего.
Вместе с тем, профессиональный стандарт по профессии по «Менеджер
инновационной деятельности в научно-технической и производственной
сферах», единственный из разработанных, соответствующий по описанию
профессиональной деятельности и уровня подготовки вышеуказанному ФГОС,
утвержденный постановлением Минтруда России от 05.03.2004 №34, утратил
силу в 2005 году. Разработан проект нового профстандарта, но на момент
завершения настоящего исследования он не прошел процедуру утверждения.
141
Следовательно, для проведения экспертизы наиболее корректным будет
использование требований ФГОС по направлению подготовки 222000
«Инноватика» для магистратуры.
Общенаучный и профессиональный циклы основной образовательной
программы магистратуры приведены в таблице 9 согласно п. 6.2 указанного
ФГОС.
Таблица 9 — Выдержка из структуры основной образовательной
программы магистратуры
Учебные циклы и результаты
их освоения
Общенаучный цикл
Знания:
- роль информационных
технологий в инновационной
деятельности;
- информационные процессы в
научной и педагогической
деятельности;
- информационные технологии
обучения, в том числе
дистанционного;
- особенности чтения и перевода
научной (технической)
литературы;
- экономические основы научнотехнической деятельности.
Перечень дисциплин
История и философия
нововведений
Компьютерные
технологии в
инновационной и
педагогической
деятельности
Иностранный язык
Экономическая теория
Умения:
- использовать иностранный язык
в профессиональной и
межличностной коммуникации;
- использовать в практической
деятельности знания
компьютерных технологий;
- проводить расчет затрат на
реализацию научного
исследования (научнотехнического проекта,
разработки);
- разработать план мероприятий
по реализации научного
эксперимента;
- организовать работу
творческого (научного)
коллектива.
Навыки:
- методы организации работы
творческого научного
142
Формируемые компетенции
Способность понимать роль инновации в
развитии общества и науки
Способность самостоятельной научноисследовательской и (или) научнопедагогической деятельности в
соответствующем направлении
Способность представить результат научноисследовательской работы в виде отчета,
реферата, научной статьи, оформленной в
соответствии с имеющимися требованиями, с
использованием соответствующих
инструментальных средств обработки и
представления информации
Способность произвести оценку
экономического потенциала инновации, затрат
на реализацию научно-исследовательского
проекта
Способность найти (выбрать) оптимальные
решения при создании наукоемкой продукции с
учетом требований качества, стоимости, сроков
исполнения, конкурентоспособности и
экологической безопасности
Способность разработать план и программу
организации инновационной деятельности
научно-производственного подразделения,
осуществлять технико-экономическое
обоснование инновационных проектов и
программирование
Способность представить (опубликовать)
результат научного исследования на
конференции или в печатном издании, в том
числе на иностранном языке
Учебные циклы и результаты
их освоения
Перечень дисциплин
Формируемые компетенции
Стратегия управления
организациями
Современные проблемы
инноватики
Статистические методы в
управлении инновациями
Управление
инновационными
процессами
Управление качеством
Способность понимать роль инновации в
развитии общества и науки
Способность приобретать и использовать в
практической деятельности новые знания и
умения, в том числе в областях,
непосредственно не связанных со сферой
деятельности
Способность представить результат научноисследовательской работы в виде отчета,
реферата, научной статьи, оформленной в
соответствии с имеющимися требованиями, с
использованием соответствующих
инструментальных средств обработки и
представления информации
Способность выбрать (разработать) технологию
осуществления (коммерциализации)
результатов научного исследования
(разработки)
Способность произвести оценку
экономического потенциала инновации, затрат
на реализацию научно-исследовательского
проекта
Способность найти (выбрать) оптимальные
решения при создании наукоемкой продукции с
учетом требований качества, стоимости, сроков
исполнения, конкурентоспособности и
экологической безопасности
Способность разработать план и программу
организации инновационной деятельности
научно-производственного подразделения,
осуществлять технико-экономическое
обоснование инновационных проектов и
программирование
Способность применять, адаптировать,
совершенствовать и разрабатывать
инновационные образовательные технологии
коллектива;
- методы (технологии)
реализации образовательных
проектов;
- способность к деловым
коммуникациям в
профессиональной сфере.
Профессиональный цикл
Знания:
- история, современное
состояние, перспективы и
проблемы инноватики;
- роль и место инновации в
современном мире, связь
инноватики с другими науками;
- методы и законы инноватики;
- методы анализа и технического
регулирования рынков;
- методы статистического
анализа систем, процессов,
обработки результатов научных
исследований;
- методы управления
инновационными процессами.
Умения:
- ставить задачу и разрабатывать
пути (алгоритм) ее решения;
- выбирать оптимальное
(рациональное) решение из
множества возможных
вариантов;
- применять современные методы
и инструменты разработки
прикладного программного
обеспечения.
Навыки:
- методы статистического
анализа;
- унифицированные
программные средства
моделирования систем;
- методы анализа инноваций.
В соответствии с вышеуказанными требованиями проведем оценку
уровня подготовки студентов исследуемой группы. В качестве результатов
обучения будем использовать итоги промежуточных аттестаций — зачетов и
экзаменационных сессий, а также оценки за выполнение курсовых работ по
указанным в таблице 9 учебным дисциплинам и дипломного проекта.
143
Также примем во внимание, что у 7 из 30 студентов на момент
проведения экспертизы имеется следующий опыт работы по специальности
обучения:
-
2 человека — опыт работы в должности бренд-менеджера в течение
1,5 лет и 10 месяцев соответственно;
-
3 человека — опыт работы в должности менеджера проектов в
течение 1 года каждый;
-
1 человек — опыт работы в должности менеджера инноваций в
течение 2 лет;
-
1 человек — опыт работы в должности менеджера по качеству в
течение 6 месяцев.
Если оценки компетенций студента по результатам экспертизы не
являются «высокими», приобретенный студентами опыт работы сроком от 1
года и выше следует учитывать как слагаемое величиной в шаг шкалы значений
функции принадлежности нечеткому множеству Ã1 (см. раздел 3.1 главы 3), то
есть прибавлять 0,2 к значению функции принадлежности (опыт работы менее
года не учитывать). В противном случае опыт работы математически не может
повлиять на величину общей оценки качества подготовки студента.
Так, если компетенции студента получили «средние» оценки экспертов, а
имеющийся у него опыт работы по специальности превышает 12 месяцев,
следует увеличить значение функции принадлежности μ
A
на 0,2 и считать
оценки в целом «положительными»:
μ A (3) + 0,2 = 0,8 = μ A(4)
Экспертиза компетенций студентов была проведена сотрудниками
учебно-методического отдела университета, и ее результаты прошли проверку
сотрудниками аналитического отдела. Оценки представлены в таблице 10. В
целях упрощения процедуры экспертизы и анализа результатов оценку «зачет»
приравняем к 5 баллам. При расчете среднего балла успеваемости будем также
144
учитывать результаты производственной практики, государственного экзамена
и защиты дипломных проектов.
При оценке значения среднего балла успеваемости по качественной
шкале (нижняя строка таблицы 10) до 5 баллов будем округлять числа, начиная
с 4,6, и до 4 баллов – числа, начиная с 3,7.
Диаграмма
2
–
Соотношение
результатов
второй
компетенций студентов
Средние
10%
Высокие
47%
Положительные
43%
145
экспертизы
Таблица 10 — Оценки компетенций студентов кафедры «Управление инновациями» за 2009-2010 учебный год
Основные
знания (согласно
ФГОС)
Роль информационных технологий в инновационной деятельности
Информационные
процессы в
научной и
педагогической деятельности
Информационные
технологии
обучения, в
том числе
дистанционного
Особенности чтения
и перевода
научной
(технической) литературы
Экономические основы научнотехниче-
Учебные
дисциплины
специальности
Оценки студентов по итогам промежуточных аттестаций
1
2
3
4
5
6
Программное
обеспечение инновационной деятельности
5 5 5 5 5 5
Иностранный
язык
5 4
Экономическая
теория
4 4 5 5 4 4
7
8
9
5 5
2
1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
6
5 5 5 5 5
3
5
4 3
4 4 3 3 5 5 5 5
146
1
7
1
8
1
9
2
0
2
1
2
2
2
3
2
4
2
5
2
6
2
7
2
8
2
9
3
0
3
1
3
2
3
3
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5
3 3
5 3 4 5 4 4 4
5 3 5 4 5 4 5 5
2 2
5
4 5 3 3 3 3 5 4
ской деятельности
Методы
анализа и
технического регулирования
рынков
История,
современное состояние, перспективы и
проблемы
инноватики
Роль и место инновации в
современном мире,
связь инноватики с
другими
науками
Методы и
законы инноватики
Методы
статистического анализа систем, процессов, обработки результатов
научных
исследований
Основы
инноватики
Теория
инноваций
Управление качеством
5 5
5 5
4 4
4 4
3 4
3 3
5
5 5
5 5
5 5 5 5 5 5
5 5
5
4
5
4 4
4 5
5 5 5 4 4 5 4
4 4
5
3
5
5 2
3 4
3 4 4 5 3 3 4
3 3
5
147
Методы
управления
инновационными
процессами
Стратегический
менеджмент в
инновационных
организациях
Производственная практика
Государственный
экзамен
Дипломный
проект
5 5 5 4
4 5
5 5 5 5 5
5 5 4 5 5 4
5 4 5 5 4 4 4 5 5
5 5 5 5 5 4 4 5
4 5 5 5 5 4 5 4 4 5 5 4 5 5 4 4 4 3 3 3 4 5
5 4 5 4 4 4 4 4
4 5 5 5 5 3 5 3 4 5 4 4 5 5 4 4 5 4 3 3 4 5
5 4 5 4 4 4 4 4
4 5 5 5 5 4 5 4 4 5 4 4 5 5 4 4 5 4 4 4 5 5
1
8
Трудовой опыт (мес.)
Средний балл успеваемости
Качественное значение оценок
5
1
0
1
2
1
2
1
2
2
4
6
4
,6
4,
4
5
,0
4,
5
4
,4
4,
2
3
,7
4,
3
3,
9
5,
0
5,
0
5,
0
4,
8
3,
6
5,
0
3,
9
4,
3
4,
8
4,
6
4,
2
4,
8
4,
9
4,
1
4,
3
4,
6
3,
8
3,
5
3,
6
4,
3
5,
0
В
П
В
П
П
П
П
В
П
В
В
В
В
С
В
П
П
В
В
П
В
В
П
П
В
П
С
С
П
В
В – «высокие» оценки экспертизы подготовки студентов,
П – «положительные» оценки экспертизы подготовки студентов,
С – «средние» оценки экспертизы подготовки студентов.
148
Рассчитаем удельную величину оценки качества обучения (Ко у) в
соответствии с формулой (7):
30
Σ μ iA (x)
Коу =
= 0,87
i=1
30
В соответствии с таблицей 4 удельная величина оценки качества
обучения «высокая или положительная».
На диаграмме 2 показано распределение оценок второй экспертизы по
качеству подготовки студентов исследуемой группы. Таким образом, 90%
студентов получили оценку не ниже «положительной» (27 человек), и, исходя
из этого, рассчитаем соотношение реального и планового (требуемого)
количества таких учащихся.
Поскольку направления «Управление инновациями» и «Инноватика»
были объединены в начале 2009-2010 учебного года, для расчета возьмем
общее число вузов, осуществлявших подготовку по обеим специальностям. По
данным
федерального
портала
«Российское
образование»,
на
момент
завершения настоящего исследования это число составляло 20 вузов и их
филиалов, имеющих государственную аккредитацию. Поскольку число вузов в
данном
случае
подробнее.
невелико,
Согласно
представляется
данным
о
рейтинге
возможным
и
рассмотреть
количестве
их
структурных
подразделений, осуществляющих подготовку по различным направлениям
ВПО, 17 учебных заведений из вышеуказанных являются крупнейшими
образовательными центрами, большая часть которых входит в список 30
лучших вузов страны (см. табл. 11).
149
Таблица 11 — Вузы, ведущие подготовку по направлениям 220601 и
222000
Вузы
СПб ГПУ
ГУУ
ТГУ
МИИТ
СФУ
УрГУ
УрФУ
ШГПУ
ДФУ
ТГТУ
МАТИ
УГАТУ
СПб ГУАП
НГТУ
ТУСУР
РГУИТП
Кол-во
Рейтинг
выпускающих Рособразования
подразделений
(2008 г.)
30
20
27
13
17
11
31
10
24
11
13
14
17
20
13
9
2-5
3-4
6
6-8
9-11
12-26
16-18
17-21
24-27
30-34
40-45
46-57
58-66
67-79
80-87
102-111
Данные о количестве студентов 5-го курса указанных вузов (выпускников
2009-2010 учебного года) закрыты для общего доступа. Тем не менее, если в
расчете удельного вклада РГУИТП в общий выпуск по данному направлению
подготовки исходить из упрощения, согласно которому каждый из 20 вузов и
филиалов проводит обучение приблизительно одинакового числа таких
студентов, ежегодный выпуск студентов на одно учебное заведение будет,
очевидно, слишком велик. Покажем это с помощью оценки
величины
социально-экономической потребности в менеджерах инноваций в нашей
стране.
В рубрикаторе отраслей народного хозяйства, используемого Росстатом
при подготовке и публикации данных статистики труда, отсутствует позиция,
описывающая сферу инноватики и занятость населения в ней. Поэтому сделать
сколь либо достоверный прогноз потребностей национальной экономики в
150
специалистах в области управления инновациями на основе общедоступных
сведений Росстата представляется невозможным.
Вместе с тем, единственным исследованием данных о российском рынке
труда в области менеджмента инноваций, результаты которого общедоступны,
является работа «Потребность в менеджерах инновационной деятельности»,
выполненная
сотрудниками
факультета
инновационно-технологического
бизнеса Академии народного хозяйства при Правительстве РФ в 2005 г. и
представленная, в частности, в журнале «Инновации» (2008 г., №3). Спрос на
кадры по управлению в сфере инновационной деятельности оценивался на
основе исследований в г. Санкт-Петербурге, Кемеровской, Пензенской и
Томской областях. Метод исследования в г. Санкт-Петербурге и в Кемеровской
области — интервьюирование по репрезентативной выборке руководителей
промышленных
предприятий,
научно-исследовательских
институтов,
организаций инновационной инфраструктуры, администрации регионов.
Метод исследований в Пензенской и Томской областях — мнение экспертов.
На основе таких данных оценка потребности в целом по стране и в разрезе
регионов
определялась
в
зависимости
от
численности
населения
и
агрегированного показателя уровня инновационного развития всех регионов,
который основывался на официальных статистических данных. В соответствии
с осредненными оценками спрос всех уровней, квалификаций и организаций в
2005 г. составлял около 80 тыс. человек для всей Российской Федерации.
Примем это число за основу расчета в виду отсутствия более актуальных и
точных данных.
Кроме вышеуказанного, следует принять во внимание, что подготовка
менеджеров инноваций осуществляется не только в рамках специальности
222000, но и по другим направлениям (четыре направления подготовки
высшего профессионального образования в соответствии с ФГОС нового
поколения). В рамках настоящего исследования примем как допущение, что для
151
инноватики одинаково важны специалисты всех направлений подготовки в
рамках отраслевой специализации. Вследствие вышесказанного коэффициент
удельного вклада РГУИТП в общий выпуск специалистов по данному
направлению подготовки равен: 1/(20*4) = 0,0125.
В соответствии с указанными посылками требуемое минимальное
количество выпускников кафедры «Управление инновациями» по итогам 20092010 учебного года составляет: 80 тыс. (чел.) * 0,0125 = 1000 (чел.). Даже если
полученное значение носит ориентировочный характер и может быть
скорректировано
с
поправкой
на
сезонные,
конъюнктурные,
внешнеэкономические и иные колебания значений рыночных индикаторов, а
также изменения нормативно-правовой базы и показателей характеристик
российского образования, число слишком велико для одного выпускающего
подразделения, учитывая, что общее количество учащихся РГУИТП составляет
число того же порядка. Устранить сделанное выше допущение о равном вкладе
каждого вуза в подготовку менеджеров инноваций и решить данную проблему
можно путем присвоения каждому учебному заведению в соответствии с табл.
11 определенного веса (k) в зависимости от его рейтинга.
Следует
отметить,
что
рейтинг
Рособразования
составляется
на
основании официальных данных, полученных от администраций вузов (форма
2нк). При составлении рейтинга учитывается множество параметров: состав и
качество профессорско–преподавательского состава, количество студентов
разных форм обучения, наличие студентов из других стран, объем научных
исследований,
издательская
деятельность,
обеспечение
студентов
общежитиями, профилакториями и т. д. Подсчет итоговых результатов
производится с учетом филиалов вузов. Исходя из этого, можно предположить,
что чем выше значение рейтинга, тем больше должен быть весовой
коэффициент. Для простоты будем учитывать верхнюю границу оценки
рейтинга, а сам коэффициент рассчитывать как обратно-пропорциональное
152
значению оценки. В таблице 12 приведена расширенная версия таблицы 11 с
весовыми коэффициентами и их суммой.
Таблица 12 — Весовые коэффициенты вузов
Вузы
СПб ГПУ
ГУУ
ТГУ
МИИТ
СФУ
УрГУ
УрФУ
ШГПУ
ДФУ
ТГТУ
МАТИ
УГАТУ
СПб ГУАП
НГТУ
ТУСУР
РГУИТП
ВГТУ
Кол-во
выпускающих
подразделений
Рейтинг
Минобрнауки
России (2008 г.)
Вес
30
20
27
13
17
11
31
10
24
11
13
14
17
20
13
9
7
2-5
3-4
6
6-8
9-11
12-26
16-18
17-21
24-27
30-34
40-45
46-57
58-66
67-79
80-87
102-111
138-146
0,500
0,333
0,167
0,167
0,111
0,083
0,063
0,059
0,042
0,033
0,025
0,022
0,017
0,015
0,013
0,010
0,007
Для расчета требуемого количества выпускников, соответствующего
удельному весу (вкладу) для конкретного вуза, необходимо решить уравнение:
1,67 * x = 80 000 * (k/4), (11)
где x – искомое значение, k – весовой коэффициент вуза, а четыре в
знаменателе дроби равно количеству направлений подготовки по программам
ВПО в сфере инноватики (см. выше).
Приведем расчет для РГУИТП:
153
x = (80 000 * 0,01 * 0,25) / 1,67 = 120 (чел.)
Тем не менее, количество студентов исследуемой группы в четыре раза
меньше
требуемого
минимального
значения,
рассчитанного
выше,
следовательно, по шкале «Соответствие количества выпускников вузов страны
данной квалификации по данной специальности потребностям народного
хозяйства»
уровень
подготовки
выпускников
кафедры
«Управление
инновациями» РГУИТП следует оценить как «слабое».
Получив все необходимые параметры, определим качественное значение
величины удельной экономической эффективности вуза по подготовке
выпускников для кафедры «Управление инновациями» в соответствии с табл. 5.
(см. табл. 13).
Таблица 13 — Определение удельной экономической эффективности вуза
Соответствие
Удельная
кол-ва
Удельная
оперативност
студентов
оценка качества
ь обучения
потребностя
обучения (Коу)
(Оу)
м общества
(Х2)
«высокое или
«слабое»
«нормальная»
положительное»
Таким
образом,
образовательного
процесса
удельная
РГУИТП
Удельная
ресурсоемкост
ь обучения
(Реу)
Удельная
экономическая
эффективность
вуза (Эу)
«нормальная»
«низкая»
экономическая
по
подготовке
эффективность
специалистов
по
направлению 222000 «Инноватика» в 2009-2010 учебном году является
«низкой».
Полученные результаты оценки позволили выявить недостатки качества
обучения на кафедре вуза и сделать вывод, согласно которому экономическую
эффективность образовательного процесса можно увеличить, прежде всего, за
счет
повышения
соответствия
количества
154
выпускников
потребностям
экономики в специалистах в области управления инновациями и сокращения
удельной
ресурсоемкости
обучения
при
прочих
равных
условиях.
В
дальнейшем планируется доработка методики оценки в сторону устранения
вышеуказанных упрощений и допущений, а также использование результатов
ее апробации и последующая имплементация в процессе инновационного
управления качеством СВПО РГУИТП.
4.2 Оценка эффективности форм научно-исследовательской работы
студентов и аспирантов
Как было отмечено в главе 3 настоящего исследования, существуют
различные типы и формы организации и проведения НИРСА. В рамках
апробации и имплементации предложенной методики оценки эффективности
существующих форм НИРСА проведем анализ и выбор наиболее подходящей
формы
для
«Проектирование
студенческого
и
создание
научно-исследовательского
прототипа
автоматизированной
проекта
системы
разработки маркетинговых стратегий», работа над которым инициирована
руководством кафедры «Прикладная информатика» РГУИТП и проводится
группой студентов 4-го курса кафедры в составе трех человек.
Приведем краткое описание сути проекта (бриф).
Целью проекта является увеличение эффективности коммерческой
деятельности организации (компании) через повышение качества ее продукции.
Предметной областью деятельности компании было выбрано производство
кисломолочных продуктов питания.
Достижению поставленной цели служит проектирование и реализация
автоматизированной системы разработки маркетинговых стратегий (АСРМС)
посредством решения следующих задач:
− анализ и описание бизнес-процессов службы маркетинга компании;
155
− проектирование прототипа АСРМС;
− разработка подсистемы анализа данных о потребностях целевого рынка;
− информационное наполнение подсистемы.
В целях структурного и функционального анализа и проектирования
применялись методологии IDEF0, DFD, ERD, IDEF1X и UML, а в качестве
инструментария, поддерживающего их, применялись программные пакеты
AllFusion Modeling Suite, Toad Data Modeler (Case Studio) и Microsoft Office
Visio. Для реализации хранилища АСРМС была выбрана серверная платформа
MySQL, для разработки подсистемы анализа данных о потребностях целевой
аудитории использовался программный пакет «Денвер», поддерживающий
скриптовый язык программирования PHP, язык гипертекстовой разметки
HTML, работу с MySQL и т. д. Наконец, для реализации приложений,
генерирующих отчеты, применялась среда разработки Microsoft Visual Basic.
В результате изучения информационного обмена в процессе разработки
маркетинговой стратегии в рамках подготовки программной документации
проекта была построена диаграмма потоков данных, протекающих в системе,
на базе которой будет построена архитектура системы с учетом порядка
получения,
обработки
и
хранения
полученных
данных
с
участием
пользователей.
На основе анализа предметной области стратегического маркетинга в
сфере производства и распространения кисломолочной продукции была
спроектирована база данных АСРМС на логическом и физическом уровнях, а
также сгенерирован ее SQL-код, с помощью которого был создан рабочий
прототип базы, для которого было подготовлено тестовое информационное
наполнение.
Разработан проект АСРМС, включающий анализ бизнес-процессов
службы маркетинга компании, относящихся к разработке маркетинговой
стратегии продукта, оценку функциональных требований к системе на основе
156
UML-диаграмм прецедентов и последовательностей, а также описание
разработанных приложений для генерации отчетов.
Спроектирована и разработана подсистема анализа потребностей рынка
кисломолочной
продукции
в
качестве
составной
части
функционала
корпоративного веб-сайта, в которую включена интерактивная форма опроса
посетителей с целью детализации их предпочтений и сегментации рынка
потребителей, а также механизм обработки и первичного анализа ответов.
Сформулированы основные положения экономической концептуальной
модели стратегического маркетинга, базирующейся на понятии качества и
принципах всеобщего управления качеством, методах и средствах анализа
рынка, а также оценки эффективности маркетинга. В рамках техникоэкономического обоснования проекта проведена оценка экономической
эффективности разработки, внедрения и использования АСРМС в деятельности
службы маркетинга компании, подтверждающая высокую рентабельность
проекта.
Определены основные требования и рекомендации по обеспечению
безопасности жизнедеятельности пользователей АСРМС как операторов ЭВМ.
Таким образом, в рамках проекта была спроектирована и в части анализа
потребностей рынка реализована автоматизированная система разработки
маркетинговых стратегий, функциями которой являются сбор, изучение и
сохранение данных о рынке кисломолочных продуктов с целью выработки
рекомендаций для создания проекта нового либо модифицированного продукта
с последующими анализом и нормированием его конкурентоспособности и
итерационной корректировкой его параметров для повышения качества и более
полного удовлетворения потребностей потребителей.
Организация проведения описанных работ осуществлялась в форме
проектной группы (ПГ) на основе сотрудничества участников проекта и их
научного руководителя, профессора кафедры «Прикладная информатика». В
157
связи с тем, что стадия предварительных исследований и разработки прототипа
АСРМС подошла к завершению, участники проекта приняли решение
проанализировать эффективность использовавшейся ими формы организации
НИРСА и выбрать наиболее подходящую форму для продолжения научноисследовательских и начала опытно-конструкторских работ по созданию
действующего промышленного образца системы и ее дистрибутированию.
Отсюда задачи на краткосрочную перспективу реализации проекта в
свете вышесказанного были сформулированы следующим образом:
−
доработка подсистем АСРМС в соответствии с техническим
заданием;
−
сборка системы и тестирование компонентов;
−
подготовка полного комплекта программной документации;
−
регистрация авторских прав на программный код АСРМС;
−
поиск партнеров и коммерческая реализация АСРМС.
В качестве альтернативы ПГ была рассмотрена форма организации
НИРСА в виде научного объединения — студенческой научной организации
(СНО). Был проведен сравнительный анализ форм ПГ и СНО по критериям
относительной и абсолютной эффективности в соответствии с предложенной в
настоящем исследовании методикой (см. п. 3.2 главы 3). Результаты анализа
представлены в таблице 14. Буквенные маркеры перспективных задач в столбце
«Задачи» соответствуют вышеприведенному списку.
158
Таблица 14 — Анализ эффективности форм НИРСА по проекту АСРМС
Критерии Соответств Задачи
Выполнимость целей и задач (ET)
Относитель
ие целям и
ная
Формы
Способство Вес задачи
Оценка
Общая
задачам (С)
эффективно
вание (S)
(P)
для
оценка (ET)
сть (ER)
задачи(T)
Проектная
группа (ПГ)
Студенческая
научная
организация
(СНО)
0,7
1
а
1
1
1
б
0,7
1
0,7
в
1
0,7
0,7
г
0,7
0,7
0,49
д
0,3
0,7
0,21
а
1
1
1
б
1
1
1
в
1
0,7
0,7
г
1
0,7
0,7
д
0,7
0,7
0,49
3,1
2,17
3,89
3,89
Таким образом, относительная эффективность формы организации
НИРСА в виде СНО по критериям соответствия цели и задачам проекта и
выполнимости его задач в рамках данной формы больше, чем относительная
эффективность ПГ. Поэтому на следующем этапе оценки была определена
абсолютная эффективность СНО.
По критерию использования времени, в том числе учебного, СНО может
быть эффективной формой организации НИРСА, поскольку, в отличие от ПГ,
предполагает регламентированное распределение ответственности (труда) по
проектным работам, следование плану-графику работ и процедуру отчетности
перед
управляющим
выполнения
проекта
подразделением
вуза,
и
эффективному
способствует
что
систематизирует
планированию
ход
и
расходованию ресурсов, включая время.
По критерию согласованности с учебным планом специальности СНО
является эффективной формой организации НИРСА, поскольку позволяет
решать задачи инновационного обучения квалифицированных специалистов,
студентам - приобретать и совершенствовать навыки исследовательской
159
работы, необходимые для выполнения задач фундаментальной и прикладной
науки, включая приоритетные направления развития науки и техники.
По критерию организационной гибкости СНО может быть эффективной
формой НИРСА, если принципы ее управления будут основаны на методах
проектного
менеджмента,
предполагающих
адаптацию
организационной
структуры, иерархии управления и коммуникаций к решаемым в рамках
проекта задачам.
По критерию ресурсообеспеченности СНО может быть эффективной
формой НИРСА том случае, если ее проекты финансируются вузом и/или
сторонними партнерами, при этом возможностей привлечения внешних
инвестиций и их легализации у СНО юридически больше, чем у ПГ.
По критерию опыта использования СНО не является эффективной
формой НИРСА, поскольку подобные прецеденты как в рамках данного
проекта, так и в НИР кафедры отсутствуют.
Таким образом, СНО как форма организации и проведения НИРСА
признана наиболее эффективной и наряду с принципами проектного
менеджмента была принята как основная в рамках проекта АСРМС.
160
Заключение
В результате проведенного исследования в рамках настоящей работы
можно сделать следующие основные выводы.
Образование, в наиболее общем смысле представляющее собой процесс и
результат передачи и усвоения систематизированных знаний, умений и навыков
(образовательного
целостности,
контента),
суть
система,
неаддитивности,
обладающая
структурности,
свойствами
иерархичности,
эквифинальности, эмерджентности и синергичности. При этом система
профессионального образования представляет собой совокупность объектов
образовательного процесса и связей меду ними, выделенных из среды на срок
обучения с целью передачи и усвоения специализированных знаний, умений и
навыков
-
профессиональных
компетенций,
а
система
высшего
профессионального образования (СВПО) является ее подсистемой. Высшее
учебное заведение является объектом СВПО и одновременно может быть
рассмотрено
как
реализация
СВПО
в
социально-экономической
действительности.
Необходимым условием выживания и стабильного развития системы
является ее адаптивность – стремление к состоянию устойчивого равновесия,
которое
предполагает
постоянную
адаптацию
параметров
системы
к
изменяющимся условиям внешней среды. Поэтому в целях управления
непрерывным инновационным развитием систему необходимо анализировать
на предмет соответствия ее параметров требованиям окружающей среды, то
есть проводить проверку качества системы [91]. Для этого, помимо параметров
системы и условий внешней среды, необходимо определить критерии и шкалы
оценки, а также интервалы допустимых значений.
Каждый
объект
внешней
среды
СВПО
в
соответствии
с
принадлежностью к определенному классу формирует собственную оценку
161
качества вуза в зависимости от степени удовлетворения общим и специальным
требованиям. Объекты внешней среды связаны и между собой, и общие для
всех классов требования к вузу должны быть приоритетными для выполнения
относительно специальных ожиданий. Наиболее корректной служит позиция, с
которой в процессе управления вузом как СВПО принимается во внимание
совокупная оценка качества вуза со стороны объектов внешней среды.
Анализ российских и зарубежных научных исследований вопросов
качества высшего образования показал отсутствие общепринятого подхода к
его определению и оценке. Более того, неоправданно мало внимания в них
уделяется проблеме комплексной оценки качества образовательного процесса с
позиций триединого подхода – качества функционирования, результатов
функционирования и управления функционированием вуза. Вместе с тем,
наблюдается
каузальная
связь
между
качеством
управления
функционированием образовательной системы, качеством процессов ее
функционирования и качеством их результатов, частным случаем которых
является тот или иной уровень профессиональной подготовки выпускников
вузов. Управляющее воздействие на систему образования, отвечающее
определенным критериям качества, позволяет добиться должного уровня
качества ее функционирования, которое, в свою очередь, приводит к
необходимым
результатам,
удовлетворяющим
социально-экономическим
запросам общества на современном этапе его развития.
Исходя из этого, предлагается рассматривать качество СВПО с позиций
многостороннего подхода, учитывающего следующие аспекты. Соответствие
определенным целям и задачам, как внешним по отношению к системе, так и
внутренним, системным, является безусловным требованием. Кроме того,
СВПО должна соответствовать установленным стандартам и нормам. Для
получения качественного образования необходимо обеспечить качество самих
требований и необходимые качественные ресурсы, то есть качество условий.
162
Помимо этих двух аспектов качества важную роль в построении системы
высшего образования также играет качество образовательных процессов,
непосредственно
обеспечивающих
подготовку
выпускников
различной
квалификации. Еще одним элементом качества СВПО является качество
результатов деятельности вуза, то есть качество выходных параметров системы.
Анализ существующих методологий оценки качества СВПО, в том числе
оценки качества функционирования и управления функционированием вуза как
системы, привел к следующим выводам:
– на сегодняшний день среди участников образовательного процесса
(во внешней среде СВПО) де-факто доминирует позиция, с которой
комплексная оценка качества СВПО, по всей видимости, не
предполагается, и анализ качества управления функционированием
системы
высшего
профессионального
образования
либо
не
учитывается, либо выносится как самостоятельная задача, что
противоречит необходимости соблюдения триединой концепции в
рамках
комплексного
анализа
качества,
а
также
означает
фактическое игнорирование требований ГОСТ Р ИСО 9000-2008;
– методологический
позволяет
аппарат
сделать
представленных
качественный
и
по
средств
ряду
оценки
критериев
количественный анализ управления функционированием вуза и его
подразделений
образования
как
в
системы
целях
высшего
непрерывного
профессионального
улучшения
качества
образовательной деятельности в соответствии с принципами TQM;
– ни одна из действующих моделей оценки системы менеджмента
качества вуза не содержит методику анализа экономической
эффективности вуза как инструмент для определения качества
функционирования СВПО;
– рассмотренные методологии не предназначены для оценки качества
163
функционирования и качества результатов функционирования вуза
и не могут быть использованы в этих целях, поскольку не содержат
в себе необходимых для этого критериев и шкал; тем не менее,
методический аппарат базовых моделей (например, EFQM или
CHEPS) может быть адаптирован для анализа существенных
свойств вуза по выделенным критериям в целях комплексной
оценки качества СВПО.
С позиции теории систем и системного анализа качество системы
представляет собой свойство или совокупность существенных ее свойств,
обуславливающих ее пригодность для использования по целевому назначению.
При этом показателем качества j-й системы служит вектор показателей ее
существенных свойств Yj = <yj1, yj2, … , yji, … , yjn. Необходимый уровень
качества
задается
множеством
правил
(условий),
которым
должны
удовлетворять показатели существенных свойств системы, а проверка их
выполнения, собственно, и представляет собой оценивание качества системы.
Тогда
показатели
существенных
свойств
(количественные
показатели
жизнедеятельности) системы высшего профессионального образования (СВПО)
должны соответствовать конкретным количественным требованиям (условиям)
ее внешнего окружения (социально-экономическим запросам), таким, как
необходимое для выполнения плановых объемов тех или иных работ число
специалистов
соответствующей
квалификации,
распределение
квалифицированных кадров по отраслям, по регионам и т. д. Совокупность
степеней соответствия (модулей разностей) между показателями свойств СВПО
и требованиями окружения представляет собой количественную оценку
качества СВПО.
Предполагается, что результатом оценивания качества СВПО должно
быть сформулированное в соответствии с конкретным набором критериев
заключение (вывод) о степени адекватности показателей существенных свойств
164
СВПО условиям (правилам) окружающей (внешней) среды, то есть социальноэкономическим
потребностям
общества,
представленное
в
форме
высказываний. Поскольку совокупность знаний о социально-экономических
потребностях того или иного общества на той или иной стадии его развития, а
также
о
способах
и
об
оценке
степени
их
удовлетворения
носит
неопределенный, необъективный и неструктурированный характер, наиболее
адекватным задачам оценки качества СВПО инструментарием служит
методология теории нечетких множеств и нечеткой логики.
Сформирован набор существенных свойств вуза как СВПО, на базе
которого определены параметры и нечеткие шкалы оценок качества
образовательного процесса, используя которые, можно проводить как
комплексную оценку качества образовательной деятельности университетов,
академий и институтов на нечетких шкалах, так и детализированный
количественный анализ отдельных характеристик высших учебных заведений.
Определены
количественные
критерии
оценки
интегральной
эффективности СВПО – удельная ресурсоемкость, удельная оперативность и
удельная оценка качества обучения, а также соответствие количества
выпускников вуза потребностям общества, которые могут применяться в
программном планировании государственной образовательной политики, в
частности, при принятии решений о распределении целевого финансирования и
составлении рейтинга вузов.
Разработана и описана методика оценки показателей интегральной
эффективности
СВПО
на
примере
вуза.
Показана
взаимозависимость
показателей, введены лингвистические переменные, определены нечеткие
множества и заданы функции принадлежности к ним для качественной оценки
интегральной эффективности обучения. Предложено эталонное значение
высокой интегральной эффективности вуза.
165
Разработана и описана методика управления качеством проектов вуза с
помощью оценки эффективности форм научно-исследовательской работы как
параметра, который может служить для оценки качества СВПО по
существенному свойству «Уровень организации научно-исследовательской
работы студентов», входящему в число
показателей госаккредитации,
определяющих статус учебного заведения по типу «вуз». Методика включена в
отчет по проекту №2086 «Исследование существующих форм научноисследовательской работы студентов и аспирантов (НИРСА), разработка
научно-методического обеспечения поддержки научно-исследовательской,
инновационной и предпринимательской деятельности творческой молодежи
вуза» аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного
потенциала высшей школы (2009 – 2010 годы)» Министерства образования и
науки РФ.
Результаты настоящего исследования могут быть использованы для
повышения
качества
профессионального
процедур
образования
комплексной
в
рамках
оценки
систем
управления
высшего
непрерывным
инновационным развитием на любом уровне организации образовательного
процесса, от структурного подразделения вуза до государственного и
международного регулирования образовательной политики.
166
Список использованной литературы
1.
Конвенция о техническом и профессиональном образовании –
«Свод нормативных актов ЮНЕСКО».- М.: «Международные отношения»,
1991.
2.
Всемирная декларация о высшем образовании для XXI века:
подходы и практические меры – «Высшее образование в XXI веке:
подходы и практические меры» / СГУ. - М., 1999.
3.
ГОСТ
Р
ИСО
9000-2008 «Системы
менеджмента
качества.
менеджмента
качества.
Основные положения и словарь».
4.
ГОСТ
Р
ИСО
9001-2008 «Системы
Требования».
5.
ГОСТ Р ИСО 9004-2001 «Системы менеджмента качества.
Рекомендации по улучшению деятельности».
6.
ГОСТ Р ИСО 19011-2003 «Руководящие указания по аудиту систем
менеджмента качества и/или систем экологического менеджмента».
7.
Федеральный
закон
«О
высшем
и
послевузовском
профессиональном образовании» № 125-ФЗ от 22.08.1996 // «Российская
газета», 1996, №164.
8.
«Федеральная целевая программа развития образования на 2006-
2010 годы», Постановление Правительства Российской Федерации от
23.12.2005 №803 // Собрание законодательства Российской Федерации,
2006, №2.
9.
Приказ Рособрнадзора №1938 от 30.09.2005 // «Российская газета»,
2005, №241.
10.
Приказ Рособрнадзора №885 от 25.04.2008 // «Российская газета»,
2008, №4670.
11.
«Основные
положения
построения
167
общероссийской
системы
оценки качества образования (ОСОКО)», Приложение №2 к Письму
Рособрнадзора
от
16.05.2005
№01-203/08-01,
http://www.reitor.ru/ru/analitic/quality/index.php?id19=98
12.
«Показатели
деятельности
высших
учебных
заведений»,
Приложение №1 к Приказу Федеральной службы по надзору в сфере
образования и науки от 30.09.2005 №1938 // «Российская газета», 2005,
№3910.
13.
«Критерии государственной аккредитации, используемые при
экспертизе
показателей
деятельности
высших
учебных
заведений
различных видов», Приложение №2 к Приказу Федеральной службы по
надзору в сфере образования и науки от 30.09.2005 №1938 // «Российская
газета», 2005, №3910.
14.
Письмо Министерства образования России «О введении показателя
экономической устойчивости образовательного учреждения при его
лицензировании
и
аккредитации»
№24-51-99ин/10
от
09.11.01,
http://zakon.scli.ru/ru/legal_texts/act_national_law/
15.
«Примерная методика расчета показателя стоимости реализации
профессиональной
образовательной
программы
(специальности)»,
http://www.istu.ru/files/materialstatic/556/Rek_po_licenzir/Primern_metod..doc.
16.
Отчет по проекту №2086 «Исследование существующих форм
научно-исследовательской работы студентов и аспирантов (НИРСА),
разработка
научно-методического
обеспечения
поддержки
научно-
исследовательской, инновационной и предпринимательской деятельности
творческой молодежи
вуза» аналитической ведомственной целевой
программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009 – 2010
годы)»
Министерства
государственный
образования
университет
и
науки
инновационных
168
РФ,
Российский
технологий
и
предпринимательства, УДК 378.184, код ГРНТИ 82.02.21. М.: 2010.
17.
Андрейчиков
А.В.,
Андрейчикова
О.Н.,
«Анализ,
синтез,
планирование решений в экономике». М.: «Финансы и статистика», 2004.
18.
Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А., «Системный
анализ в управлении». М.: «Финансы и статистика», 2006.
19.
Вишнякова С.М., «Профессиональное образование». М.: НМЦ
СПО, 1999.
20.
Волкова В.Н., Денисова А.А., «Основы теории систем и системного
анализа». СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997.
21.
Демин А.И. «Информационная теория экономики». М.: «Ком
Книга», 2007.
22.
Добреньков В.И., Нечаев В.Я. «Общество и образование». М.:
ИНФРА-М, 2003.
23.
Жеребина О., «Профессиональные стандарты в области ИТ:
«инструкция по применению», М.: «Фирма «1С», 2007.
24.
Жуков В.И., «Университетское образование: история, социология,
политика». М.: «Академический проект», 2003.
25.
Заде Л. «Основы нового подхода к анализу сложных систем и
процессов принятия решения» // «Математика сегодня: Сб. статей». М.:
Знание, 1974.
26.
Клячко
Т.Л.,
«Модернизация
российской
системы
высшего
профессионального образования», автореферат диссертации на соискание
ученой степени доктора экономических наук. М.: 2007.
27.
Коменский Я.А., «Избранные педагогические сочинения» (в 2-х
томах). М.: «Педагогика», 1982.
28.
Коротков
Э.М.,
«Управление
качеством
образования».
М.:
«Академический проект», 2007.
29.
Кофман Л. «Введение в теорию нечетких множеств». М.: Радио и
169
связь, 1982.
30.
Лагоша Б.А., Емельянов А.А., «Основы системного анализа». М.:
Изд-во МЭСИ, 1998.
31.
Матрос Д.Ш., Полев Д.М., Мельникова Н.Н. «Управление
качеством образования на основе новых информационных технологий и
образовательного мониторинга». М.: «Педагогическое общество России»,
1999.
32.
Месарович
М.,
Такахара
Я.,
«Общая
теория
систем:
Математические основы». М.: «Мир», 1978.
33.
«Основы теории нечетких множеств: Методические указания»,
сост. Коробова И.Л., Дьяков И.А. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. тех. ун-та,
2003.
34.
Пономарев С.В. и др., «Управление качеством продукции:
Инструменты и методы менеджмента качества». Калуга: РИА «Стандарты
и качество», 2005.
35.
Попов
Л.А.
«Экономика
и
социология
труда»,
http://www.rea.ru/e/stat.nsf/welcome.
36.
Поташник М.М. «Качество образования: проблемы и технология
управления (В вопросах и ответах)». М.: Педагогическое общество России,
2002.
37.
«Российский статистический ежегодник. 2010», Стат.сб./Росстат. -
М., 2010.
38.
Селезнева Н.А. «Качество высшего образования как объект
системного исследования: Лекция-доклад». М.: Исследовательский центр
проблем качества подготовки специалистов, 2002.
39.
Смит А. «Исследование о природе и причинах богатства народов».
М.: «Эксмо», 2007.
40.
Токвиль, Алексис де, «Демократия в Америке». М.: «Прогресс»,
170
1992.
41.
Токвиль, Алексис де, «Старый порядок и революция». М.:
Московский философский фонд, 1997.
42.
Уемов А.И., «Системный подход и общая теория систем». М.:
Мысль, 1978.
43.
«Управление качеством образования», рецензент д.п.н., проф. В.И.
Загвязинский. М.: «Академия», 2004.
44.
«Управление качеством», под ред. д.э.н., проф. Ильенковой С.Д.
М.: «ЮНИТИ», 1998.
45.
Шишов С.Е., Кальней В.А. «Мониторинг качества образования в
школе». М.: Пед. общ-во России, 1999.
46.
Барская
Н.А. «Самооценка
в
системе
обеспечения
качества
подготовки специалистов» // «Высшее образование сегодня», 2008, № 12.
47.
Бирюкова Л.И., Ватолкина Н.Ш., Салимова Т.А., «Самооценка в
системе
инструментов
измерения
результативности
деятельности
университета» // «Управление качеством: практика и анализ», 2008, №6.
48.
Болотов В.А. «Становление общероссийской системы оценки
качества образования» // «Вестник образования России», 2007, №14.
49.
Бурдакова И.И. «Организующая роль международных стандартов
качества ИСО 9001-2001 в высшем образовании» // «Инновации в
образовании», 2009, № 8.
50.
Вылгина Ю.В., Маслов Д.В., «Применение модели EFQM для
самооценки деятельности вуза» // «Менеджмент сегодня», 2009, №3.
51.
Жигалев
Б.А.,
«Педагогическая
система
оценки
качества
образования в вузе: современное состояние и перспективы развития» //
«Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского», 2009, №
1.
52.
Загвязинский В.И. «Опосредованное влияние методологии на
171
практику» // «Советская педагогика», 1990, № 3.
53.
Захаров Ю.А., Москинов В.А., «Основные пути повышения
качества высшего образования» // «Университетское управление: практика
и анализ», 2005, №1.
54.
Идиатуллин А.В., «Социокультурные константы развития высшего
образования в России: история и современность» // «Вестник Челябинской
государственной академии культуры и искусств», 2008, №4.
55.
Карпов
А.С.,
Митрофанов
С.А.,
Простомолотов
А.С.,
«Современное образование: оценка состояния и определение путей
развития» // «Вестник РГУИТП», 2010, №1.
56.
Копытова Н.В., Федоров О.Г., «Подходы к моделированию систем
образования» // Материалы секционных заседаний Международной
конференции VIII Международного форума «Высокие технологии XXI
века». М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007.
57.
Кочергов Д.С., Митрофанов С.А., «Методологические подходы к
оценке качества системы высшего профессионального образования» //
«Вестник РГУИТП», 2009, №1.
58.
Кочергов
Д.С.,
«Определение
критериев
экономической
эффективности подготовки специалистов в системах профессионального
образования» // «Качество. Инновации. Образование», 2009, №2.
59.
Кочергов Д.С., «Определение набора критериев для оценки
качества высшего образования» // «Вестник РГУИТП», 2010, №1.
60.
Кочергов Д.С., «Определение набора существенных свойств вуза
для моделирования системы высшего профессионального образования с
целью построения многокритериальной системы оценки ее качества» //
«Качество. Инновации. Образование», 2010, №6.
61.
Кочергов Д.С., «В погоне за призраком» // «Экономика и жизнь»,
2007, №13.
172
62.
Мальцева Г.И., Луговой Р.А., Солдатова Ю.А., «Применение
системы сбалансированных показателей в процессе стратегического
планирования вуза (на примере Владивостокского государственного
университета экономики и сервиса)» // «Университетское управление»,
2004, №5-6.
63.
Никитина Е.Н., «Показатели и целевые индикаторы эффективности
и результативности предоставления услуг в системе общего образования
(на примере специального образования)» // «Вопросы образования», 2008,
№4.
64.
Огарков А.А., «Эффективность: способы ее определения и
достижения»,
http://www.elitarium.ru/2008/06/28/jeffektivnost_opredelenije_dostizhenije.htm
l
65.
Полищук Л., Ливни Э., «Качество высшего образования в России:
роль конкуренции и рынка труда» // "Экономические исследования и
образование: Россия и СНГ", EERC, РЭШ, ЦЭФИР, 2004, №14.
66.
«Премия Малкольма Болдриджа» // «Европейское качество», 2004,
№3.
67.
Ривчун Т.Е., «Об эффективности деятельности высшего учебного
заведения» // «Ректор вуза», 2009, №6.
68.
Ромашкина
Г.Ф.,
«Оценка
качества
образования:
опыт
эмпирического исследования» // «Университетское управление», 2005, №
5.
69.
Садков В.Г., Силаева О.А., Брехова Т.Б., «Cистема управления
качеством
высшего
образования
в
регионах
России»,
http://quality.eup.ru/MATERIALY5/sadkov.html.
70.
Скок Г.В. «Формирование ценностей и норм как основы
построения системы качества образования» // «Качество образования:
173
концепции, проблемы». Материалы III Международной науч.-метод. конф.
Новосибирск: НГТУ, 2000.
71.
Цветкова И.В., «Критерии качества образования (в оценках
тольяттинцев)» // «Социологические исследования», 2008, №5.
72.
«Бельгийско-нидерландская
модель
(HBO
Expert
Group)»,
http://www.quality.edu.ru/quality/sk/deskr/modeli/374/
73.
«Высшее образование» // Википедия. [2010 – 2010]. Дата
обновления: 20.10.2010. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=28695661
74.
«Модель совершенствования деятельности вуза (ЛЭТИ)»,
http://www.nntu.scinnov.ru/RUS/otd_sl/analiz/sistema_kach/model/mod_soverch.doc.
75.
«Модель Центра исследований политики в области высшего
образования (CHEPS) Университета Твенте (Нидерланды)», статья из
библиотеки
Информационно-консультационного
центра
технологий
университетского управления, http://ru.ict4um.edu.ru/lib/euro/model/99/
76.
«Модель
«Системы
премии
обеспечения
конкурса
Министерства
качества
образования
подготовки
РФ
специалистов»,
http://www.quality.edu.ru/quality/sk/deskr/modeli/371.
77.
«Модель национальной американской премии по качеству «Baldrige
National
Quality
Award»
в
области
образования»,
http://www.quality.edu.ru/quality/sk/deskr/modeli/377.
78.
«Образование» // Википедия. [2010—2010]. Дата обновления:
19.10.2010. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=28674120
79.
«Система»
//
Википедия.
[2010—2010].
.
Дата
обновления:
07.10.2010. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=28377518.
80.
«Социально-экономическая система» // Википедия. [2010—2010].
Дата обновления: 18.09.2010. URL: http://ru.wikipedia.org/?oldid=27884272
81.
Bakvis, Herman and David M. Cameron, "Post-secondary education and
174
the SUFA", IRPP, 2000.
82.
«Berlin Principles On Ranking Of Higher Education Institutions»,
International Ranking Expert Group (IREG), Berlin, 2006, http://www.iregobservatory.org/index.php?
option=com_content&task=view&id=41&Itemid=48.
83.
Brian Wilson “Systems: Concepts, methodologies and Applications”,
John Wiley, 1980.
84.
“Efficiency and effectiveness in higher education: A report by the
Universities UK Efficiency and Modernisation Task Group”, Universities UK,
London, 2011.
85.
Ewell, P.T., “Assessment of higher education and quality: Promise and
politics”. In S.J. Messick (Ed.), Assessment in higher education: Issues of
access, quality, student development, and public policy. Mahwah, NJ: Erlbaum,
1999.
86.
George J. Klir, “Approach to General Systems Theory”, 1969.
87.
“Institutional Review of Higher Education Institutions in England and
Northern Ireland. A handbook for higher education providers”, The Quality
Assurance Agency for Higher Education, UK, 2012.
88.
McKinnon K.R., Walker S.H., Davis D., «Benchmarking: A manual for
Australian universities», Department of Education, Training and Youth Affairs
of Australia, Commonwealth of Australia, 1999.
89.
Michael B. Paulsen, John C. Smart, “The Finance of Higher
Education: Theory, Research, Policy, and Practice», Algora Publishing, 2001.
90.
Pitman J. A., O’Brien J. E., McCollow J. E., “High-Quality Assessment:
We are what we believe and do”, Queensland Board of Senior Secondary School
Studies, 1999.
91.
Tidd, Joe and Bessant, John. “Managing Innovation: Integrating
Technological, Market and Organizational Change”, 4e - first ed. with Keith
175
Pavitt. Chichester: Wiley, 2009.
92.
William F. Massy, “Cost and Pricing in Higher Education.” In Edward
Fiske and Helen Ladd, Handbook of Research and Educational Finance and
Policy (New York: Routledge).
93.
William F. Massy, Stephen W. Graham, and Paula Myrick Short,
Academic Quality Work: A Handbook for Improvement (Anker/Jossey Bass,
2007).
94.
Zimmerman H. J. «Fuzzy Set Theory and its Applications». Boston etc.,
1992.
95.
Akiyoshi Yonezawa, “Stability amidst a storm of evaluation: policy
trends
and
practice
in
higher
education
evaluation
in
Japan”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0095/0010095.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
96.
Alberto Amaral, Maria João Rosa and Diana Tavares, “Assessment as a
tool for different kinds of action: from quality management to compliance and
control”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0043/0010043.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
97.
Alessandro Figà-Talamanca, “Strengths and weaknesses of citation
indices
and
impact
factors”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0083/0010083.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
98.
Alexander Backlund, "The definition of system" // «Kybernetes»,
2000, Vol. 29, №4.
99.
Åse Gornitzka, Svein Kyvik and Bjørn Stensaker, “Implementation
Analysis in Higher Education” // “Higher Education: Handbook of Theory and
Research”, 2003, Volume 17.
100.
“Beyond Efficiency in Higher Education: Learning Matters Too” //
176
http://blog.aacu.org/index.php/2011/10/03/beyond-efficiency-in-highereducation-learning-matters-too/,
Association
of
American
Colleges
and
Universities, 2011.
101.
«Campus Connection: Measuring the efficiency of higher education» //
http://host.madison.com/ct/news/local/education/campus_connection/article_15a
476a4-d249-11e0-ba2b-001cc4c03286.html, 2011.
102.
Carl J Huberty and Laureen L. Lowman, “Discriminant Analysis in
Higher Education Research” // Higher Education: Handbook of Theory and
Research, 1998, Volume 13.
103.
“Compete to Complete: Common College Completion Metrics”
(Working Draft, NGA: 2010 – 2011).
104.
David D. Dill, “An Institutional Perspective on Higher Education Policy:
The Case of Academic Quality Assurance” // “Higher Education: Handbook of
Theory and Research”, 2003, Volume 18.
105.
Darrell R. Lewis and Halil Dundar, “Costs and Productivity in Higher
Education: Theory, Evidence, and Policy Implications” // “Higher Education:
Handbook of Theory and Research”, 1999, Volume 14.
106.
Don F. Westerheijden, “The changing concepts of quality in the
assessment
of
study
programmes,
teaching
and
learning”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0005/0010005.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
107.
Hans-Dieter Daniel, Sandra Mittag and Lutz Bornmann, “The potential
and problems of peer evaluation in higher education and research”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0071/0010071.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
108.
needs,
Jan Sadlak, “Quality assessment and indicators in higher education:
problems
and
potential”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0065/0010069.pdf,
177
Portland Press Ltd, 2007.
109.
Jef C. Verhoeven, “Assessment and management in institutions of
higher
education”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0027/0010027.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
110.
John Brennan, “The multiple functions of evaluation and quality
assessment”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0017/0010017.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
John S. Brubacher, “The Theory of Higher Education”, The Journal of
111.
Higher Education Vol. 41, No. 2, 1970.
112.
John Cowan, “Effectiveness and efficiency in higher education” //
“Higher education”, 1985, Volume 14, Number 3.
113.
John W. Meyer, Francisco O. Ramirez, David John Frank, Evan Schofer,
“Higher
Education
as
an
Institution”
//
http://www.economics.smu.edu.sg/events/Paper/ramirez_0505.pdf, 2005.
114.
Karl Dittrich and Leendert Klaassen, “The accreditation system in The
Netherlands
and
Flanders”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0115/0010115.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
115.
Laszlo G.P., «Implementing a quality management program - three Cs of
success: commitment, culture, cost» // «The TQM Magazine», 1998, №4.
116.
Laszlo G.P., «The role of quality cost in TQM» // «The TQM
Magazine», 1997, №6.
117.
Massimiliano Vaira, “Quality assessment in higher education: an
overview
of
institutionalization,
practices,
problems
and
conflicts”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0135/0010135.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
178
118.
Newton J., «What Is Quality?» // A Selection Of Papers From The 1st
European Forum For Quality Assurance, European University Association,
2007.
119.
Patricia Gurin, Eric L. Dey, Sylvia Hurtado, Gerald Gurin, “Diversity
and Higher Education: Theory and Impact on Educational Outcomes” //
“Harvard Educational Review”, Volume 72, Number 3 / Fall 2002.
120.
Pierre Dubois, “Improving the evaluation of the education–employment
relationship
in
France”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0105/0010105.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
121.
Stephen L. DesJardins, “Understanding and Using Efficiency and Equity
Criteria in the Study of Higher Education Policy” // “Higher Education:
Handbook of Theory and Research”, 2003, Volume 17.
122.
Thareja Mannu and Thareja Priyavrat, "The Quality Brilliance Through
Brilliant People" // “Quality World”, 2007, №4 (2).
123.
Tom Ritchey, “Analysis and Synthesis. On Scientific Method - Based
on a Study by Bernhard Riemann” // Systems Research, 1991, Vol. 8, No. 4.
124.
Tommaso Agasisti, “Performances and Spending Efficiency in Higher
Education: A European Comparison” // http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?
abstract_id=1103238, Social Science Electronic Publishing, 2008.
125.
“Too
much
efficiency
not
good
for
higher
education”
//
http://news.stanford.edu/pr/95/950607Arc5193.html, Stanford University News
Service, 1995.
126.
Ulrich Teichler, “Accreditation: the role of a new assessment approach
in Europe and the overall map of evaluation in European higher education”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0055/0010055.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
127.
“What
is
quality
179
assurance?”,
http://www.qaa.ac.uk/AssuringStandardsAndQuality/what-isquality/pages/default.aspx,
http://www.qaa.ac.uk/Publications/InformationAndGuidance/Documents/Whatis-quality-assurance-text-version.pdf, The Quality Assurance Agency for Higher
Education, UK, 2011 – 2012.
128.
William Massy, “Мetrics for efficiency and effectiveness in higher
education:
Completing
the
completion
agenda”
//
http://www.sheeo.org/annualmeeting/Metrics%20for%20Efficiency%20and
%20Effectiveness%20in%20Higher%20Education.pdf.
129.
Wim Blockmans, “The underestimated humanities and social sciences”,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0089/0010089.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
130.
Wynand Wijnen, «Accreditation in The Netherlands: an improvement of
external
quality
assessment?»,
http://www.portlandpress.com/pp/books/online/QAHEE/001/0127/0010127.pdf,
Portland Press Ltd, 2007.
180
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв